摘要：针对动态目标跟踪中快速运动和目标遮挡而跟踪失败问题，提出了一种特征点辅助的时空上下文跟踪算法。首先提取目标特征点，通过特征点匹配和光流跟踪方法进行目标追踪，获得目标预估位置；其次，建立特征点变化率和时空上下文模型更新率关系模型，实时调控更新率，防止引入错误信息；最后，在预估位置区域内，构建局部上下文外观模型，计算与时空上下文模型的相关性获取置信图，进一步精确定位目标。算法在一组测试视频集中进行验证，相比目前4种主流算法（平均跟踪成功率最高为60％，平均跟踪误差最小为26．14pixel），本算法综合性能达到最优，平均跟踪成功率为90％，平均跟踪误差为7．47pixel，平均跟踪速率25．31f／s。在双目视觉移动机器人平台上对随机运动目标进行跟踪实验，在背景干扰、遮挡、目标旋转和快速运动等组合情况下，跟踪成功率97．4％，跟踪距离平均相对误差为4．05％。

关键词：目标跟踪 时空上下文 特征点跟踪 双目视觉 目标测量 

单位：华南理工大学机械与汽车工程学院; 广州510640