[发明专利]一种目标识别追踪方法及机器人

权利要求书

1.一种目标识别追踪方法，其特征在于，应用于机器人的控制芯片，所述方法包括：

获取特定目标物以及当前待检测图像信息；

将所述待检测图像信息输入至预先训练好的深度学习模型中；

根据所述深度学习模型从所述当前待检测图像信息中识别出追踪目标物；其中，所述追踪目标物与所述特定目标物相匹配；

采用追踪算法对所述追踪目标物在所述当前待检测图像的下一帧图像中的位置进行追踪。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像信息输入至预先训练好的深度学习模型中的步骤之前，所述方法还包括：

获取训练样本集以及测试样本集；

构建深度学习模型，并利用所述训练样本集对所述深度学习模型进行训练，以得到训练后的深度学习模型；

利用测试样本集对所述训练后的深度学习模型进行测试和修正，以得到训练好的深度学习模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度学习模型从所述当前待检测图像信息中识别出追踪目标物的步骤，包括：

根据深度学习模型从所述当前待检测图像信息中识别出初始目标物；

获取所述初始目标物与所述特定目标物之间的匹配度；

若所述匹配度大于预设阈值，则将所述初始目标物作为所述追踪目标物。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用追踪算法对所述追踪目标物在所述当前待检测图像的下一帧图像中的位置进行追踪的步骤之后，所述方法还包括：

获取场景的地图信息以及所述机器人的预设追踪参数；

根据所述地图信息、所述追踪目标物在所述当前待检测图像的下一帧图像中的位置以及所述预设追踪参数生成追踪指令，以控制所述机器人根据所述追踪指令对所述追踪目标物进行追踪。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述地图信息、所述追踪目标物在所述当前待检测图像的下一帧图像中的位置以及所述预设追踪参数生成追踪指令的步骤，包括：

根据所述地图信息以及所述追踪目标物在所述当前待检测图像的下一帧图像中的位置确定追踪距离数据；

根据所述追踪距离数据以及所述追踪参数生成所述追踪指令。

6.一种机器人，其特征在于，所述机器人包括：深度摄像头以及控制芯片，所述深度摄像头以及所述控制芯片连接；

所述深度摄像头，用于获取当前待检测图像信息；

所述控制芯片，用于获取特定目标物以及当前待检测图像信息；

所述控制芯片，还用于将所述待检测图像信息输入至预先训练好的深度学习模型中；

所述控制芯片，还用于根据所述深度学习模型从所述当前待检测图像信息中识别出追踪目标物；其中，所述追踪目标物与所述特定目标物相匹配；

所述控制芯片，还用于采用追踪算法对所述追踪目标物在所述当前待检测图像的下一帧图像中的位置进行追踪。

7.如权利要求6所述的机器人，其特征在于，所述控制芯片还用于获取训练样本集以及测试样本集；还用于构建深度学习模型，并利用所述训练样本集对所述深度学习模型进行训练，以得到训练后的深度学习模型；还用于利用测试样本集对所述训练后的深度学习模型进行测试和修正，以得到训练好的深度学习模型。

8.如权利要求6所述的机器人，其特征在于，所述控制芯片还用于根据深度学习模型从所述当前待检测图像信息中识别出初始目标物；还用于获取所述初始目标物与所述特定目标物之间的匹配度；还用于若所述匹配度大于预设阈值，则将所述初始目标物作为所述追踪目标物。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储一个或多个程序；

处理器；

当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。