[发明专利]对象跟踪方法及执行该方法的装置

权利要求书

1.一种对象跟踪方法，包括以下步骤：

为跟踪视频帧的对象，生成对应于所述对象的多个候选粒子；以及

基于所述多个候选粒子相对于所述对象的相似度，通过生成与所述视频帧中所述对象的位置相对应的最佳粒子来跟踪所述对象。

2.根据权利要求1所述的对象跟踪方法，

所述生成步骤，包括以下步骤：

基于所述视频帧来生成与所述对象相对应的多个初始粒子；以及

通过对所述多个初始粒子执行漂移及扩散中的至少一个来预测所述多个初始粒子的运动，由此生成所述多个候选粒子。

3.根据权利要求2所述的对象跟踪方法，

通过改变所述多个初始粒子的运动矢量分量来执行所述漂移，

通过改变所述多个初始粒子的边界框的坐标来执行所述扩散。

4.根据权利要求2所述的对象跟踪方法，

生成所述多个初始粒子步骤，包括以下步骤：

当所述视频帧是初始视频帧时，使用高斯分布来生成以任意的随机值初始化的所述多个初始粒子。

5.根据权利要求2所述的对象跟踪方法，

生成所述多个初始粒子步骤，包括以下步骤：

当所述视频帧不是初始视频帧时，通过对与所述视频帧的前一视频帧的对象相对应的多个候选粒子进行重新采样来生成所述多个初始粒子。

6.根据权利要求5所述的对象跟踪方法，

通过对与所述视频帧的前一视频帧的对象相对应的多个候选粒子进行重新采样来生成所述多个初始粒子步骤，包括以下步骤：

从与所述前一视频帧的对象相对应的多个候选粒子中去除与所述前一视频帧的对象相对应的多个候选粒子中权重小的至少一个候选粒子；

生成多个替代粒子，所述多个替代粒子与根据所述至少一个候选粒子的数量以任意随机值初始化的所述视频帧的对象相对应；以及

将所述前一视频帧的多个未去除的候选粒子及所述多个替代粒子确定为所述多个初始粒子。

7.根据权利要求1所述的对象跟踪方法，

所述跟踪步骤，包括以下步骤：

使用已学习的卷积神经网络模型来计算所述多个候选粒子相对于所述对象的相似度；

基于所述相似度确定所述多个候选粒子的权重；以及

通过在所述多个候选粒子中所述权重大的候选粒子的平均位置处生成所述最佳粒子来跟踪所述对象。

8.根据权利要求7所述的对象跟踪方法，

以通过视频数据集的学习及通过最新跟踪的视频帧的学习中的至少一个来实现所述已学习的卷积神经网络模型的学习。

9.根据权利要求8所述的对象跟踪方法，

通过所述视频数据集的学习是通过对于所述视频数据集的对象的正片及对于所述视频数据集的背景的负片进行的学习，

通过所述最新跟踪的视频帧的学习是通过对于所述最新跟踪的视频帧的对象的正片及对于所述最新跟踪的视频帧的背景的负片进行的学习。

10.根据权利要求7所述的对象跟踪方法，

所述跟踪步骤，还包括以下步骤：

通过被跟踪的对象来更新所述已学习的卷积神经网络模型。

11.一种对象跟踪装置，包括：

通信模块，其接收视频帧；以及

控制器，其为跟踪视频帧的对象，生成对应于所述对象的多个候选粒子；并基于所述多个候选粒子相对于所述对象的相似度，通过生成与所述视频帧中所述对象的位置相对应的最佳粒子来跟踪所述对象。

12.根据权利要求11所述的对象跟踪装置，

所述控制器，包括：

粒子滤波器，其基于所述视频帧生成与所述对象相对应的多个初始粒子，并通过对所述多个初始粒子执行漂移及扩散中的至少一个来预测所述多个初始粒子的运动，由此生成所述多个候选粒子。