[发明专利]一种目标跟踪方法、装置及无人驾驶车辆

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：

获取连续帧图像，其中，每帧所述图像均包括多个目标；

根据目标检测算法得到当前帧图像中每一目标的检测结果，所述检测结果包括所述目标在所述图像中的位置、类别和置信度；

根据所述置信度将每一所述目标对应的所述检测结果，分为高分检测结果和低分检测结果；

分别将所述高分检测结果与前N帧图像中每一目标的预测结果进行轨迹匹配，得到第一匹配结果；

分别将未建立匹配关系的所述预测结果与所述低分检测结果进行轨迹匹配，得到第二匹配结果；

整合所述第一匹配结果和所述第二匹配结果，确定出当前帧图像的目标跟踪结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在执行所述分别将所述高分检测结果与前N帧图像中每一目标的预测结果进行轨迹匹配的步骤之前，所述方法还包括：计算前N帧图像中每一目标的预测结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别将所述高分检测结果与前N帧图像中每一目标的预测结果进行轨迹匹配，得到第一匹配结果，包括：

获取所述高分检测结果在所述当前帧图像中的第一位置信息；

获取所述前N帧图像中每一目标的所述预测结果在所述连续帧图像中对应的第二位置信息；

根据所述第一位置信息和所述第二位置信息分别计算所述高分检测结果与每一所述预测结果的匹配值，并保存所述匹配值大于所述第一预设阈值的所述高分检测结果和所述预测结果的匹配关系。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述分别将未建立所述匹配关系的所述预测结果与所述低分检测结果进行轨迹匹配，得到第二匹配结果，包括：

获取所述未建立匹配关系的所述预测结果在所述前N帧图像中的第三位置信息；

获取所述低分检测结果在所述当前帧图像中的第四位置信息；

根据所述第三位置信息和所述第四位置信息分别计算所述低分检测结果与所述预测结果的匹配值，并保存所述匹配值大于所述第二预设阈值的预测结果和所述低分检测结果的匹配关系。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述整合所述第一匹配结果和所述第二匹配结果，确定出当前帧图像的目标跟踪结果，具体包括：

将所述匹配值大于所述第一预设阈值的高分检测结果，以及所述匹配值大于所述第二预设阈值的低分检测结果作为所述当前帧图像中目标的跟踪结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述匹配值大于所述第一预设阈值的高分检测结果，以及所述匹配值大于所述第二预设阈值的低分检测结果作为所述当前帧图像的下一帧图像中目标的预测结果，并根据所述预测结果对所述下一帧图像中的目标进行跟踪。

7.一种目标跟踪装置，应用于无人驾驶车辆，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取连续帧图像，其中，每帧所述图像均包括多个目标；

检测结果获取模块，用于根据目标检测算法得到当前帧图像中每一目标的检测结果，所述检测结果包括所述目标在所述图像中的位置、类别和置信度；

检测结果处理模块，用于根据所述置信度将每一所述目标对应的所述检测结果，分为高分检测结果和低分检测结果；

第一匹配模块，用于分别将所述高分检测结果与前N帧图像中每一目标的预测结果进行轨迹匹配，得到第一匹配结果，所述第一匹配结果包括匹配值大于第一预设阈值的高分检测结果和所述预测结果的匹配关系；

第二匹配模块，用于分别将未建立所述匹配关系的所述预测结果与所述低分检测结果进行轨迹匹配，得到第二匹配结果，所述第二匹配结果包括匹配值大于第二预设阈值的预测结果和所述低分检测结果的匹配关系；

跟踪结果处理模块，用于整合所述第一匹配结果和所述第二匹配结果，确定出当前帧图像的目标跟踪结果。