[发明专利]视频数据的物体追踪方法、系统和存储介质

说明书

本发明公开了一种视频数据的物体追踪方法、系统和存储介质，方法包括以下步骤：获取预设物体图像和与预设物体图像对应预设物体的第一类别标识；以及获取摄像头的视频数据；在视频数据中提取当前帧视频数据；对当前帧视频数据进行物体类别识别，得到第二类别标识；判断第二类别标识与第一类别标识是否相同，若是，则将第二类别标识对应的当前帧视频数据内的目标物体图像与预设物体图像进行特征对比；反之，则控制所述摄像头旋转；当特征对比的结果为相同，生成目标物体图像的物体框；采用物体框在视频数据中对目标物体图像进行追踪。本发明能大大减少发生目标跟踪错误的情况。本发明可广泛应用于物体识别技术领域。

技术领域

本发明涉及物体识别技术领域，尤其是一种视频数据的物体追踪方法、系统和存储介质。

背景技术

随着物体识别技术的提升，相应的物体追踪技术的应用越来越广泛，例如，社会安全视频监控对可疑人物的跟踪，带摄像头或云台的智能玩具对人脸进行跟踪等。目前，物体追踪技术是通过目标识别模型对视频数据中的目标进行直接识别，然后根据识别结果对实体进行跟踪，这种根据方式，当目标识别错误时，后续目标跟踪对象也就一直为错误的对象，例如，在人脸追踪过程中，当预先训练好的目标识别模型识别出的是相近或相似的人脸图像时，则在后续人脸追踪过程中，追踪的也是该相近或相似的人脸图像对应的人脸。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为本发明提出了一种视频数据的物体追踪方法、系统和存储介质，其能减少发生目标跟踪错误的情况。

本发明第一方面实施例提供了一种视频数据的物体追踪方法，包括以下步骤：

获取预设物体图像和与所述预设物体图像对应预设物体的第一类别标识；

获取摄像头的视频数据；

在所述视频数据中提取当前帧视频数据；

对所述当前帧视频数据进行物体类别识别，得到第二类别标识；

判断所述第二类别标识与所述第一类别标识是否相同，若是，则将所述第二类别标识对应的当前帧视频数据内的目标物体图像与所述预设物体图像进行特征对比；反之，则控制所述摄像头旋转；

当所述特征对比的结果为所述目标物体图像与所述预设物体图像相同，生成所述目标物体图像的物体框；

采用所述物体框在所述视频数据中对所述目标物体图像进行追踪。

根据本发明第一方面实施例提供的一种视频数据的物体追踪方法，至少具备以下有益效果：本实施例通过先对当前帧视频数据进行物体类别识别，得到第二类别标识后，接着判断第二类别标识与第一类别标识是否相同，并在相同的情况下将第二类别标识对应的当前帧视频数据内的目标物体图像与预设物体图像进行特征对比，然后在特征对比相同的情况下再生成目标物体图像的物体框，并采用物体框在视频数据中对目标物体图像进行追踪，从而避免发生因目标识别错误时，导致后续目标跟踪对象也就一直为错误的对象的情况，大大减少发生目标跟踪错误的情况。

本发明的一些实施例，所述将所述第二类别标识对应的当前帧视频数据内的目标物体图像与所述预设物体图像进行特征对比，包括：

提取所述第二类别标识对应的当前帧视频数据内的目标物体图像的第一物体特征；以及提取所述预设物体图像的第二物体特征；

将所述第一物体特征转换为第一特征向量，以及将所述第二物体特征转换为第二特征向量；

计算所述第一特征向量和所述第二特征向量的距离；

当所述距离小于预设距离阈值，确定特征对比的结果为所述目标物体图像与所述预设物体图像相同。

本发明的一些实施例，所述方法还包括以下步骤：