[发明专利]目标跟踪拍摄方法、装置、电子设备有效
| 申请号: | 201910543583.5 | 申请日: | 2019-06-21 |
| 公开(公告)号: | CN110245643B | 公开(公告)日: | 2021-08-24 |
| 发明(设计)人: | 浦汉来 | 申请(专利权)人: | 上海摩象网络科技有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06T7/20;H04N5/232 |
| 代理公司: | 广州德科知识产权代理有限公司 44381 | 代理人: | 万振雄 |
| 地址: | 201600 上海市松江区漕河泾开*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 目标 跟踪 拍摄 方法 装置 电子设备 | ||
本申请实施例提供一种目标跟踪拍摄方法、装置、电子设备,所述方法包括:对所接收的图像数据进行目标识别,获得至少一跟踪目标以及所述跟踪目标的跟踪区域;根据所述跟踪目标以及所述跟踪目标的跟踪区域识别所述跟踪目标是否存在关联跟踪区域;如存在,则将所述关联跟踪区域设定为补充跟踪目标,并对所述补充跟踪目标进行运动跟踪操作。本申请实施例可以更加准确的进行多个运动目标的跟踪拍摄。
技术领域
本申请实施例涉及图像技术领域,尤其涉及一种目标跟踪拍摄方法、装置、电子设备。
背景技术
随着便携拍摄装置的发展,越来越多的用户使用便携拍摄装置进行视频拍。利用便携拍摄装置来拍摄视频,如拍摄场景中出现运动目标,可以根据运动目标的运动情况进行跟踪拍摄,可以获得更好的拍摄体验。
目标跟踪拍摄技术通常包括两种,一种是图像识别和跟踪,即根据采集到的图像进行平面二维的图像识别,并将识别区域反馈至跟踪器,以进行目标跟踪。另一种是物体识别和跟踪,具体来说,是将对物体进行深度学习得到的学习模型库写入处理芯片中,通过和学习模型库进行比对,从采集到的视频中识别出立体的目标物体,以进行目标跟踪。
但是图像识别和跟踪是对比图像相邻帧的变化率进行图像识别,并将变化率反馈给跟踪器(例如云台),使得跟踪器可以根据变化率进行目标跟踪,但是在相邻帧的变化率较大的情况下,就会出现识别失败,从而导致跟踪失败的情况。物体识别和跟踪与处理芯片的处理性能强相关,处理芯片中通常可放置的学习模型库是有限的,使得可跟踪的物体数量非常有限。
因此,如何更加准确的进行多个运动目标的跟踪拍摄成为现有技术亟需解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例提供一种目标跟踪拍摄方法、装置、电子设备,以解决或者部分解决上述问题。
根据本申请实施例的第一方面,提供了一种目标跟踪拍摄方法,所述方法包括:对所接收的图像数据进行目标识别,获得至少一跟踪目标以及所述跟踪目标的跟踪区域;根据所述跟踪目标以及所述跟踪目标的跟踪区域识别所述跟踪目标是否存在关联跟踪区域;如存在,则将所述关联跟踪区域设定为补充跟踪目标,并对所述补充跟踪目标进行运动跟踪操作。
根据本申请实施例的第二方面,提供了一种目标跟踪拍摄装置,所述装置包括:目标确定模块,用于对所接收的图像数据进行目标识别,获得至少一跟踪目标以及所述跟踪目标的跟踪区域;关联确定模块,用于根据所述跟踪目标以及所述跟踪目标的跟踪区域识别所述跟踪目标是否存在关联跟踪区域;补充跟踪模块,用于如存在,则将所述关联跟踪区域设定为补充跟踪目标,并对所述补充跟踪目标进行运动跟踪操作。
根据本申请实施例的第三方面,提供了一种电子设备,包括:处理器、存储器、通信接口和通信总线,所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信;所述存储器用于存放至少一可执行指令,所述可执行指令使所述处理器执行如第一方面所述的方法对应的操作。
根据本申请实施例的第四方面,提供了一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
根据本申请实施例,本申请实施例对所接收的图像数据进行目标识别,获得至少一跟踪目标以及所述跟踪目标的跟踪区域,如果根据所述跟踪目标以及所述跟踪目标的跟踪区域识别所述跟踪目标存在关联跟踪区域,则将所述关联跟踪区域设定为补充跟踪目标,并对所述补充跟踪目标进行运动跟踪操作。本申请实施例通过跟踪目标扩展获得补充跟踪目标,其扩展了可跟踪物体的数量,即便处理芯片的处理能力有限,也能够实现更多目标的追踪拍摄。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请实施例中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图。
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