[发明专利]目标追踪方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种目标追踪方法，包括：

获取至少两帧高分辨率的视频帧图像；

在所述视频帧图像中，确定包含运动对象的目标图像块；

将所述目标图像块输入机器学习模型进行检测，得到所述运动对象的类型和在所述目标图像块中的第一位置坐标；

将所述第一坐标位置转换为所述运动对象在视频帧图像中的第二位置坐标；

在所述视频帧图像上标注所述运动对象的类型和所述第二位置坐标；

对标注了所述运动对象的类型和所述第二位置坐标的视频图像进行显示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述视频帧图像中，确定包含运动对象的目标图像块包括：

获取相邻两帧的所述视频帧图像的特征点坐标；

对所获取的特征点坐标进行光流计算，得到多个运动特征点；

对所述多个运动特征点进行聚类；

在所述视频帧图像中，依据聚类的结果确定包含运动对象的目标图像块。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将孤立的特征点在所述多个运动特征点中筛选出去，得到筛选后的目标运动特征点；

所述对所述多个运动特征点进行聚类包括：

在筛选后的所述目标运动特征点中，将距离预设数量像素单位的运动特征点划分到对应的运动对象区域；

所述在所述视频帧图像中，依据聚类的结果确定包含运动对象的目标图像块包括：

在所述视频帧图像中，依据所述运动对象区域确定包含运动对象的目标图像块。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述视频帧图像中，确定包含运动对象的目标图像块包括：

对相邻两帧的所述视频帧图像进行差分，得到差分图像；

在所述差分图像中，将像素值达到预设阈值的像素块确定为运动对象；

在所述视频帧图像中，根据所述运动对象的位置确定目标图像块。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述差分图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像依次进行膨胀和腐蚀处理；

在处理后的二值化图像中绘制运动对象轮廓；

计算所述运动对象轮廓的外接矩形，从而得到运动对象区域；

所述在所述视频帧图像中，根据所述运动对象的位置确定目标图像块包括：

在所述视频帧图像中，依据所述运动对象区域的位置确定目标图像块。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像块输入机器学习模型进行检测之前，所述方法还包括：

当所述目标图像块的宽高比值不满足预设比值时，在所述视频帧图像中以所述目标图像块为基准点向周围进行扩充，得到新的目标图像块。

7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述第一坐标位置转换为所述运动对象在视频帧图像中的第二位置坐标包括：

确定所述目标图像块在所述视频帧图像中的第三位置坐标；

根据所述第三位置坐标，将所述第一坐标位置转换为所述运动对象在视频帧图像中的第二位置坐标。

8.一种目标追踪装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取至少两帧高分辨率的视频帧图像；

确定模块，用于在所述视频帧图像中，确定包含运动对象的目标图像块；

检测模块，用于将所述目标图像块输入机器学习模型进行检测，得到所述运动对象的类型和在所述目标图像块中的第一位置坐标；

转换模块，用于将所述第一坐标位置转换为所述运动对象在视频帧图像中的第二位置坐标；

标注模块，用于在所述视频帧图像上标注所述运动对象的类型和所述第二位置坐标；

显示模块，用于对标注了所述运动对象的类型和所述第二位置坐标的视频图像进行显示。