一种基于事件流拟灰度特征的空间微弱目标识别及跟踪方法

本发明公开了一种基于事件流拟灰度特征的空间微弱目标识别及跟踪方法。首先，利用事件相机，采集移动目标的异步事件流数据，并使用基于滑动窗口的事件去噪方法进行滤波，剔除数据中的噪点；其次，基于事件流数据特性，构建拟灰度模型，统计事件数据的频率在相平面上空间的分布，使用加入拟灰度特征值的高斯混合模型来提取目标簇的质心点；最后，使用基于事件流数据的匈牙利匹配算法来追踪目标点在连续帧之间的运动，实现运动目标的检测跟踪。本发明设计的方法，通过事件流的二值化数据表达，构建目标拟灰度特征，并使用加入拟灰度特征值的高斯混合模型求解质心点，提升了事件相机对微弱运动点目标的识别能力，对机动目标的捕捉与跟踪的应用有极大的潜力。