運動視覺目標遮擋區域規避的實現方法

動態遮擋規避是指運動視覺目標在某一時刻發生遮擋時，以該時刻視覺目標遮擋區域為研究對象，通過對視覺目標進行運動估計、合理規劃攝像機的運動方式并多次移動攝像機以便觀測到更多的遮擋區域。

運動視覺目標發生遮擋現象是一種普遍存在的情況，遮擋區域可能包含更多的有用信息，如果視覺系統能最大限度地觀測到遮擋區域，將會有助于視覺任務的順利完成。目前，大多數的遮擋區域規避方法主要是針對靜態視覺目標，通過利用物體表面信息來完成對遮擋區域規避。然而，隨著人工智能、無人機等技術的蓬勃發展，這種方式已經無法滿足新任務的需求。例如：

1）機器人自主作業：環境復雜，視覺目標運動；

2）三維重建：針對動態場景；

3）目標識別、跟蹤：運動視覺目標發生遮擋；

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面對這些問題，當前的技術難以滿足各種需求，因此亟需要一種運動視覺目標遮擋區域規避的方法，這是支撐針對運動視覺目標進行“動態遮擋規避”的使能技術。

要實現動態遮擋規避，一種可行的方案是配備深度圖像采集器，選取深度圖像是考慮到深度圖像更利于快速獲取場景的三維信息，以便更加方便、準確地確定攝像機的觀測方位。

在基礎條件都具備的前提下，如何實現運動視覺目標的動態遮擋規避？

首先，在攝像機當前觀測方位下采集視覺目標運動前后兩幅深度圖像，將第一幅深度圖像中的遮擋區域作為要規避的區域，通過構建遮擋區域模型，獲取遮擋區域的最佳觀測方位，為攝像機的移動方向奠定基礎。

然后，對相鄰兩幅深度圖像提取特征，通過SURF算法對篩選后的特征點進行匹配，估計視覺目標的運動，使得攝像機隨動于視覺目標成為可能。

最后，利用遮擋區域最佳觀測觀測方位模型和視覺目標運動估計方程，合理規劃攝像機的運動方式，實現對運動視覺目標遮擋區域的規避。

目前，關于運動視覺目標動態遮規避的研究相對較少。鑒于此，本文通過提出“遮擋邊界關鍵點”與“混合曲率特征”的概念，從建模速度、運動估計準確性、時效性等方面出發，設計了一種動態遮擋規避方法，并對其中存在的問題以及未來可能的發展方向進行了簡單的探討。