目標(biāo)跟蹤方法、跟蹤裝置和3d顯示方法及顯示裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種目標(biāo)跟蹤方法和裝置，包括：根據(jù)首次跟蹤算法輸出被跟蹤目標(biāo)位置坐標(biāo)，同時初始化作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器；以及當(dāng)跟蹤算法輸出一個新的有延遲的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)時，通過作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行更新；比較被跟蹤目標(biāo)的移動速度與補償判定閾值；以及如果被跟蹤目標(biāo)的移動速度大于補償判定閾值，則通過作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器對有延遲的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行延遲補償，并且輸出補償后的當(dāng)前位置坐標(biāo)。本發(fā)明還提供了基于目標(biāo)跟蹤方法和裝置的3D顯示方法和裝置。本發(fā)明補償了由于計算處理等不可抗因素導(dǎo)致的延遲時間內(nèi)的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)的空間延遲量，最終提高了裸眼3D顯示質(zhì)量。
【專利說明】目標(biāo)跟蹤方法、跟蹤裝置和3D顯示方法及顯示裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種目標(biāo)跟蹤方法和裝置、以及基于目標(biāo)跟蹤方法和裝置的3D顯示 方法和裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)有的基于實時視頻的目標(biāo)跟蹤預(yù)測方法，其技術(shù)方案多集中于：根據(jù)當(dāng)前幀的 目標(biāo)跟蹤結(jié)果，利用卡爾曼濾波器對下一幀圖像中目標(biāo)可能出現(xiàn)的區(qū)域作出預(yù)測，在下一 幀時，先在前一次預(yù)測的區(qū)域內(nèi)對目標(biāo)進(jìn)行搜索。這樣利用前一幀的預(yù)測結(jié)果來縮小當(dāng)前 中貞的搜素范圍，可以大幅減少計算量，加快跟蹤的速度，提1? 了目標(biāo)跟蹤的實時性。相關(guān)技 術(shù)參見申請?zhí)枮镃N201210490994,名稱為"一種基于預(yù)測的運動跟蹤方法"、以及申請?zhí)枮?CN201410160852,名稱為"人眼跟蹤方法及裝置"的相關(guān)專利申請，其內(nèi)容結(jié)合于此作為參 考。
[0003] 圖1是3D顯示原理的示意圖。如圖1中所示,一種3D顯示系統(tǒng)包括：頭部跟蹤器 102,用于跟蹤人的頭部的位置；跟蹤模塊104,包括計算模塊104-2和控制模塊104-4,用于 根據(jù)頭部跟蹤器獲得的人的頭部的位置，進(jìn)行計算并且控制顯示模塊和可控光學(xué)系統(tǒng)，以 將正確圖像顯示給用戶；顯示模塊106,用于在控制模塊的控制下進(jìn)行顯示；可控光學(xué)系統(tǒng) 108,用于在控制模塊的控制下進(jìn)行調(diào)節(jié)，以給用戶提供正確顯示。
[0004] 圖2是目標(biāo)跟蹤傳感器在h時刻對被跟蹤目標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣的示意圖，此 處的被跟蹤目標(biāo)是人眼，其還可以是人的頭部、臉部、以及其他部位。
[0005] 但是，在基于實時視頻、紅外探測、深度攝像頭、穿戴設(shè)備等方式的目標(biāo)跟蹤的過 程中，由于計算耗時等不可抗因素，當(dāng)人體快速移動時，現(xiàn)有跟蹤算法得到的被跟蹤目標(biāo)位 置跟蹤結(jié)果具有一定空間上的延遲。如圖3所示，在At時間內(nèi)，現(xiàn)有跟蹤算法對原始數(shù)據(jù) 進(jìn)行計算，人體繼續(xù)移動，導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤結(jié)果具有空間上的延遲。將此跟蹤結(jié)果應(yīng)用于裸 眼3D立體顯示中時，則可能導(dǎo)致3D立體顯示效果下降，如人體快速移動時可能發(fā)生反視現(xiàn) 象。
[0006] 圖4中示出在不對延遲量進(jìn)行補償?shù)那闆r下，導(dǎo)致反視現(xiàn)象的示意圖。如圖4中 所示，在h時刻，被跟蹤目標(biāo)（例如，人眼）處于（X(l，yci，Ztl)位置，此時攝像頭對人物進(jìn)行拍 攝或紅外傳感器、深度傳感器等對被跟蹤目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，得到原始圖像/數(shù)據(jù)。現(xiàn)有的 跟蹤算法對該原始圖像/數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列分析處理，于A t時刻報告出被跟蹤目標(biāo)的位 置坐標(biāo)(此處，假設(shè)現(xiàn)有跟蹤算法總可以準(zhǔn)確無誤地計算得到正確的被跟蹤目標(biāo) 位置），并根據(jù)此被跟蹤目標(biāo)位置，在顯示設(shè)備上顯示對應(yīng)的3D立體圖像，其左右眼視區(qū)分 別對準(zhǔn)跟蹤算法得到的左右眼位置，在這個過程中，跟蹤、排圖等算法的計算、處理共耗時 A t。在本實施例中，顯示設(shè)備包括顯示模塊與分光器件，分光器件用于將顯示模塊上顯示 的圖像分別發(fā)送到人的左眼和右眼，以顯示立體圖像。
[0007] 事實上，由于人體在At時間內(nèi)可以繼續(xù)移動，所以在VAt時刻被跟蹤目 標(biāo)的真實位置已經(jīng)發(fā)生了改變，不再是h時刻的（?,、Ztl)，而移動到了 At時刻的 (X'，y'，Z'）。正是由于計算耗時等不可抗因素，現(xiàn)有跟蹤算法報告的被跟蹤目標(biāo)位置結(jié) 果具有At時間的延遲，其與真實位置的偏差量由At與被跟蹤目標(biāo)移動的速度共同決定。 在這種情況下，如果在3D顯示排圖時未補償被跟蹤目標(biāo)位置的延遲量，則很可能發(fā)生反視 現(xiàn)象，即，人體實際的左眼位于3D立體顯示的右眼視區(qū)，而實際的右眼位于3D立體顯示的 左眼視區(qū)，從而表現(xiàn)出錯誤的顯示效果。
[0008] 因此，需要一種能夠解決計算耗時等不可抗因素導(dǎo)致的跟蹤結(jié)果延遲/滯后的問 題的手段。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 為了解決以上問題，本發(fā)明提供了一種目標(biāo)跟蹤方法和裝置、以及3D顯示方法和 裝直。
[0010] 根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供一種目標(biāo)跟蹤方法，包括：根據(jù)首次跟蹤算法輸出被跟 蹤目標(biāo)的位置坐標(biāo)，同時初始化作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器；以及當(dāng)跟蹤算法輸出一個 新的有延遲的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)時，通過作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器對系統(tǒng)狀 態(tài)進(jìn)行更新；比較被跟蹤目標(biāo)的移動速度與補償判定閾值，確定是否對當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行 補償；以及如果被跟蹤目標(biāo)的移動速度大于補償判定閾值，則通過作用于時變系統(tǒng)之上的 濾波器對有延遲的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行延遲補償，并且輸出補償后的當(dāng)前位置 坐標(biāo)。
[0011] 作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器可以為卡爾曼濾波器、平滑濾波器、巴特沃斯濾波 器、二項式系數(shù)濾波器、或者維納濾波器。
[0012] 具體地，在作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器為卡爾曼濾波器的情況下：
[0013] 初始化卡爾曼濾波器包括：初始化計數(shù)器、延遲量補償?shù)南禂?shù)矩陣、傳感器的采樣 間隔、系統(tǒng)狀態(tài)量的后驗估計、系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)矩陣、系統(tǒng)狀態(tài)噪聲增益矩陣、系統(tǒng)狀態(tài) 噪聲協(xié)方差矩陣、測量系數(shù)矩陣、測量噪聲協(xié)方差矩陣、系統(tǒng)狀態(tài)后驗估計的誤差協(xié)方差矩 陣。
[0014] 卡爾曼濾波器可以結(jié)合強跟蹤濾波器對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行更新并且對被跟蹤目標(biāo)的 當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行補償。強跟蹤濾波器可以是帶多重次優(yōu)漸消因子的強跟蹤濾波器。強跟 蹤濾波器使用前，需要進(jìn)行初始化，具體地，初始化強跟蹤濾波器可以包括：初始化多重次 優(yōu)漸消因子的比例系數(shù)、強跟蹤濾波器的遺忘因子、強跟蹤濾波器的弱化因子。
[0015] 該方法可以包括通過卡爾曼濾波器和強跟蹤濾波器進(jìn)行以下更新處理：
[0016] 獲取被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)；
[0017] 利用當(dāng)前位置坐標(biāo)，計算狀態(tài)預(yù)測方程對系統(tǒng)狀態(tài)量在采樣時刻的先驗估計X+;
[0018] 利用先驗估計±_，計算測量方程的殘差Y ;
[0019] 利用殘差Y，計算強跟蹤濾波器的中間變量V;
[0020] 利用中間變量V，計算強跟蹤濾波器的中間變量N ;
[0021] 利用中間變量N，計算強跟蹤濾波器的中間變量M ;
[0022] 利用中間變量M，計算多重次優(yōu)漸消因子的系數(shù)c ;
[0023] 利用多重次優(yōu)漸消因子的系數(shù)c，計算強跟蹤濾波器的多重次優(yōu)漸消因子入i ;
[0024] 利用強跟蹤濾波器的多重次優(yōu)漸消因子A p計算卡爾曼濾波器的系統(tǒng)狀態(tài)先驗 估計的誤差協(xié)方差矩陣P_;
[0025] 利用系統(tǒng)狀態(tài)先驗估計的誤差協(xié)方差矩陣P_，計算卡爾曼濾波器的卡爾曼增益 Kg ；
[0026] 利用卡爾曼增益Kg，計算測量更新方程對系統(tǒng)狀態(tài)量在采樣時刻的后驗估計X ;
[0027] 利用后驗估計文，計算卡爾曼濾波器的系統(tǒng)狀態(tài)后驗估計的誤差協(xié)方差矩陣P。
[0028] 該方法可以通過卡爾曼濾波器和強跟蹤濾波器進(jìn)行延遲補償包括： fx \ r " .. real S5fsXJ vx5 vy, yz||> T
[0029] 利用所計算的以上參數(shù)，根據(jù)公式= , " 計算補償之后 (x，y，z)，vx5vy，vz < T V Zreal J ^ 的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)，其中，（xMal，yMal，zMal)是補償之后的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位 置坐標(biāo)，（x，y，z)是卡爾曼濾波器的后驗估計交中的位置坐標(biāo)（x，y，z)，I I (vx，vy，vz) I I是 速度值（vx，vy, vz)的2-范數(shù)，S是延遲補償?shù)南禂?shù)矩陣，T是補償判定閾值，T >〇。
[0030] 被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)可以是三維坐標(biāo)或二維坐標(biāo)。
[0031] 使用作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器對被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行濾波去噪， 大幅消除了跟蹤算法的計算誤差和系統(tǒng)噪聲，去除了被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)中的數(shù)據(jù) 抖動。引入強跟蹤濾波器的多重次優(yōu)漸消因子，提高了作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器對移 動目標(biāo)的跟蹤性能，從而得到最接近最初獲得的被跟蹤目標(biāo)位置時刻的目標(biāo)真實運動狀態(tài) 的系統(tǒng)狀態(tài)量。
[0032] 根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種3D顯示方法，包括：根據(jù)本發(fā)明的目標(biāo)跟蹤方 法獲取被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)；以及根據(jù)被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行排圖，在顯 示設(shè)備上顯示相應(yīng)立體圖像給用戶。
[0033] 根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種目標(biāo)跟蹤裝置，包括：目標(biāo)跟蹤單元，用于跟蹤 被跟蹤目標(biāo)位置以獲取被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)；以及更新和補償單元，包括作用于時 變系統(tǒng)之上的濾波器，在目標(biāo)跟蹤單元首次輸出被跟蹤目標(biāo)位置坐標(biāo)時，使作用于時變系 統(tǒng)之上的濾波器進(jìn)行初始化，并且當(dāng)目標(biāo)跟蹤單元輸出一個新的有延遲的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng) 前位置坐標(biāo)時，通過作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行更新，當(dāng)被跟蹤目標(biāo)的 移動速度大于補償判定閾值時，通過作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器對被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位 置坐標(biāo)進(jìn)行延遲補償，并且輸出補償后的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)。
[0034] 作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器可以為卡爾曼濾波器、平滑濾波器、巴特沃斯濾波 器、二項式系數(shù)濾波器、或者維納濾波器。
[0035] 具體地，在作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器為卡爾曼濾波器的情況下：
[0036] 使卡爾曼濾波器進(jìn)行初始化包括：初始化計數(shù)器、延遲量補償?shù)南禂?shù)矩陣、傳感器 的采樣間隔、系統(tǒng)狀態(tài)量的后驗估計、系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)矩陣、系統(tǒng)狀態(tài)噪聲增益矩陣、系 統(tǒng)狀態(tài)噪聲協(xié)方差矩陣、測量系數(shù)矩陣、測量噪聲協(xié)方差矩陣、系統(tǒng)狀態(tài)后驗估計的誤差協(xié) 方差矩陣。
[0037] 更新和補償單元還可以包括：強跟蹤濾波器，與卡爾曼濾波器一起對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn) 行更新并且對被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行延遲補償。
[0038] 強跟蹤濾波器可以是帶多重次優(yōu)漸消因子的強跟蹤濾波器。強跟蹤濾波器使用 前，需要進(jìn)行初始化，具體地，初始化強跟蹤濾波器可以包括：初始化多重次優(yōu)漸消因子的 比例系數(shù)、強跟蹤濾波器的遺忘因子、強跟蹤濾波器的弱化因子。
[0039] 更新和補償單元利用卡爾曼濾波器和強跟蹤濾波器對被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐 標(biāo)進(jìn)行更新，包括以下處理：
[0040] 從目標(biāo)跟蹤單元獲取被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)；
[0041] 利用當(dāng)前位置坐標(biāo)，計算狀態(tài)預(yù)測方程對系統(tǒng)狀態(tài)量在采樣時刻的先驗估計乂；
[0042] 利用先驗估計i_,計算測量方程的殘差Y ;
[0043] 利用殘差Y，計算強跟蹤濾波器的中間變量V ;
[0044] 利用中間變量V，計算強跟蹤濾波器的中間變量N ;
[0045] 利用中間變量N，計算強跟蹤濾波器的中間變量M ;
[0046] 利用中間變量M，計算多重次優(yōu)漸消因子的系數(shù)c ;
[0047] 利用多重次優(yōu)漸消因子的系數(shù)c，計算強跟蹤濾波器的多重次優(yōu)漸消因子入i ;
[0048] 利用強跟蹤濾波器的多重次優(yōu)漸消因子A i，計算卡爾曼濾波器的系統(tǒng)狀態(tài)先驗 估計的誤差協(xié)方差矩陣P_;
[0049] 利用系統(tǒng)狀態(tài)先驗估計的誤差協(xié)方差矩陣P_，計算卡爾曼濾波器的卡爾曼增益 Kg ；
[0050] 利用卡爾曼增益Kg，計算測量更新方程對系統(tǒng)狀態(tài)量在采樣時刻的后驗估計X ;
[0051] 利用后驗估計i,計算卡爾曼濾波器的系統(tǒng)狀態(tài)后驗估計的誤差協(xié)方差矩陣P。
[0052] 更新和補償單元利用卡爾曼濾波器和強跟蹤濾波器對有延遲的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng) 前位置坐標(biāo)進(jìn)行延遲補償包括：
[0053] 利用所計算的以上參數(shù)，根據(jù)公式

【權(quán)利要求】
1. 一種目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，包括： 根據(jù)首次跟蹤算法輸出被跟蹤目標(biāo)的位置坐標(biāo)，同時初始化作用于時變系統(tǒng)之上的濾 波器；以及 當(dāng)所述跟蹤算法輸出一個新的有延遲的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)時，通過所述作用 于時變系統(tǒng)之上的濾波器對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行更新； 比較被跟蹤目標(biāo)的移動速度與補償判定閾值，確定是否對當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行補償；以 及 如果所述被跟蹤目標(biāo)的移動速度大于所述補償判定閾值，則通過所述作用于時變系統(tǒng) 之上的濾波器對所述有延遲的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行延遲補償，并且輸出補償后 的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述作用于時變系統(tǒng)之上的濾 波器為卡爾曼濾波器、平滑濾波器、巴特沃斯濾波器、二項式系數(shù)濾波器、或者維納濾波器。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述作用于時變系統(tǒng)之上的濾 波器為卡爾曼濾波器，初始化所述卡爾曼濾波器包括：初始化計數(shù)器、延遲量補償?shù)南禂?shù)矩 陣、傳感器的采樣間隔、系統(tǒng)狀態(tài)量的后驗估計、系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)矩陣、系統(tǒng)狀態(tài)噪聲增 益矩陣、系統(tǒng)狀態(tài)噪聲協(xié)方差矩陣、測量系數(shù)矩陣、測量噪聲協(xié)方差矩陣、系統(tǒng)狀態(tài)后驗估 計的誤差協(xié)方差矩陣。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述作用于時變系統(tǒng)之上的濾 波器為卡爾曼濾波器，所述卡爾曼濾波器結(jié)合強跟蹤濾波器，對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行更新并且對 被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行補償。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述強跟蹤濾波器是帶多重次 優(yōu)漸消因子的強跟蹤濾波器。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述方法包括通過所述卡爾 曼濾波器和所述強跟蹤濾波器進(jìn)行以下更新處理： 獲取所述被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)； 利用所述當(dāng)前位置坐標(biāo)，計算狀態(tài)預(yù)測方程對系統(tǒng)狀態(tài)量在采樣時刻的先驗估計義； 利用所述先驗估計交_，計算測量方程的殘差Y ; 利用所述殘差Y，計算所述強跟蹤濾波器的中間變量V ; 利用所述中間變量V，計算所述強跟蹤濾波器的中間變量N ; 利用所述中間變量N，計算所述強跟蹤濾波器的中間變量M ; 利用所述中間變量M，計算多重次優(yōu)漸消因子的系數(shù)c ; 利用所述多重次優(yōu)漸消因子的系數(shù)c，計算所述強跟蹤濾波器的多重次優(yōu)漸消因子 入i ; 利用所述強跟蹤濾波器的多重次優(yōu)漸消因子A i，計算所述卡爾曼濾波器的系統(tǒng)狀態(tài) 先驗估計的誤差協(xié)方差矩陣P_ ; 利用所述系統(tǒng)狀態(tài)先驗估計的誤差協(xié)方差矩陣P_，計算所述卡爾曼濾波器的卡爾曼增 益Kg ; 利用所述卡爾曼增益Kg，計算測量更新方程對系統(tǒng)狀態(tài)量在采樣時刻的后驗估計文； 以及 利用所述后驗估計文，計算所述卡爾曼濾波器的系統(tǒng)狀態(tài)后驗估計的誤差協(xié)方差矩陣 Po
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，通過所述卡爾曼濾波器和所述 強跟蹤濾波器進(jìn)行延遲補償包括： 利用所計算的以上參數(shù)，根據(jù)公式
計算補償之后的被 跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)，其中，（XMal，yMal，zMal)是補償之后的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐 標(biāo)，（X，y, z)是卡爾曼濾波器的后驗估計交中的位置坐標(biāo)（X，y, z)，I I (vx, vy, vz) I I是速度 值（vx,vy, vz)的2-范數(shù)，S是延遲補償?shù)南禂?shù)矩陣，T是所述補償判定閾值，T >〇。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐 標(biāo)是三維坐標(biāo)或二維坐標(biāo)。
9. 一種3D顯示方法，其特征在于，包括： 根據(jù)權(quán)利要求1至8中任一項所述的目標(biāo)跟蹤方法獲取被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)； 以及 根據(jù)所述被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行排圖，在顯示設(shè)備上顯示相應(yīng)立體圖像給用 戶。
10. -種目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，包括： 目標(biāo)跟蹤單元，用于跟蹤被跟蹤目標(biāo)位置以獲取被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)；以及 更新和補償單元，包括作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器，在所述目標(biāo)跟蹤單元首次輸出 被跟蹤目標(biāo)位置坐標(biāo)時，使所述作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器進(jìn)行初始化，并且當(dāng)所述目 標(biāo)跟蹤單元輸出一個新的有延遲的被跟蹤目標(biāo)當(dāng)前位置坐標(biāo)時，通過所述作用于時變系統(tǒng) 之上的濾波器對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行更新，當(dāng)被跟蹤目標(biāo)的移動速度大于補償判定閾值時，通過 所述作用于時變系統(tǒng)之上的濾波器對所述被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行延遲補償，并且 輸出補償后的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)。
11. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，所述作用于時變系統(tǒng)之上的 濾波器為卡爾曼濾波器、平滑濾波器、巴特沃斯濾波器、二項式系數(shù)濾波器、或者維納濾波 器。
12. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，所述作用于時變系統(tǒng)之上的 濾波器為卡爾曼濾波器，使所述卡爾曼濾波器進(jìn)行初始化包括：初始化計數(shù)器、延遲量補償 的系數(shù)矩陣、傳感器的采樣間隔、系統(tǒng)狀態(tài)量的后驗估計、系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)矩陣、系統(tǒng)狀 態(tài)噪聲增益矩陣、系統(tǒng)狀態(tài)噪聲協(xié)方差矩陣、測量系數(shù)矩陣、測量噪聲協(xié)方差矩陣、系統(tǒng)狀 態(tài)后驗估計的誤差協(xié)方差矩陣。
13. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，所述更新和補償單元還包括： 強跟蹤濾波器，與所述卡爾曼濾波器一起對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行更新并且對被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位 置坐標(biāo)進(jìn)行延遲補償。
14. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的目標(biāo)跟蹤裝置，其中，所述強跟蹤濾波器是帶多重次優(yōu)漸 消因子的強跟蹤濾波器。
15. 根據(jù)權(quán)利要求13或14所述的目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，所述更新和補償單元利 用所述卡爾曼濾波器和所述強跟蹤濾波器對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行更新包括以下處理： 從所述目標(biāo)跟蹤單元獲取所述被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)； 利用所述當(dāng)前位置坐標(biāo)，計算狀態(tài)預(yù)測方程對系統(tǒng)狀態(tài)量在采樣時刻的先驗估計 X-; 利用所述先驗估計交_，計算測量方程的殘差Y ; 利用所述殘差Y，計算所述強跟蹤濾波器的中間變量V ; 利用所述中間變量V，計算所述強跟蹤濾波器的中間變量N ; 利用所述中間變量N，計算所述強跟蹤濾波器的中間變量M ; 利用所述中間變量M，計算多重次優(yōu)漸消因子的系數(shù)c ; 利用所述多重次優(yōu)漸消因子的系數(shù)c，計算所述強跟蹤濾波器的多重次優(yōu)漸消因子 入i ; 利用所述強跟蹤濾波器的多重次優(yōu)漸消因子A i，計算所述卡爾曼濾波器的系統(tǒng)狀態(tài) 先驗估計的誤差協(xié)方差矩陣P_ ; 利用所述系統(tǒng)狀態(tài)先驗估計的誤差協(xié)方差矩陣P_，計算所述卡爾曼濾波器的卡爾曼增 益Kg ; 利用所述卡爾曼增益Kg，計算測量更新方程對系統(tǒng)狀態(tài)量在采樣時刻的后驗估計X ; 以及 利用所述后驗估計'X，計算所述卡爾曼濾波器的系統(tǒng)狀態(tài)后驗估計的誤差協(xié)方差矩 陣P。
16. 根據(jù)權(quán)利要求15所述的目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，所述更新和補償單元利用所 述卡爾曼濾波器和所述強跟蹤濾波器對所述被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)進(jìn)行延遲補償包 括： 計算補償之后的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐 \ ICiU /
標(biāo)，其中，〇W，yMal，zMal)是補償之后的被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)，（x，y，z)是卡爾曼濾 波器的后驗估計X中的位置坐標(biāo)（X，y, z), I I (vx, vy, vz) I I是速度值（vx, vy, vz)的2-范 數(shù)，S是延遲補償?shù)南禂?shù)矩陣，T是所述補償判定閾值，T >〇。
17. 根據(jù)權(quán)利要求16所述的目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，所述被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置 坐標(biāo)是三維坐標(biāo)或二維坐標(biāo)。
18. -種3D顯示裝置，其特征在于，包括： 根據(jù)權(quán)利要求10至17中任一項所述的目標(biāo)跟蹤裝置，用于獲取被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位 置坐標(biāo)； 控制模塊，用于根據(jù)所述被跟蹤目標(biāo)的當(dāng)前位置坐標(biāo)控制排圖； 顯示模塊，用于顯示對應(yīng)于所述排圖的圖像；以及 分光器件，用于將所述顯示模塊顯示的圖像分別發(fā)送到人的左眼與右眼，以顯示立體 圖像。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的3D顯示裝置，其特征在于，所述分光器件為液晶透鏡、液晶 微透鏡、微透鏡陣列、或者狹縫光柵。
【文檔編號】H04N13/04GK104331902SQ201410535884
【公開日】2015年2月4日 申請日期:2014年10月11日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月11日
【發(fā)明者】楊青, 簡培云, 李東方 申請人:深圳超多維光電子有限公司