[发明专利]目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质在审

专利信息
申请号: 202210812252.9 申请日: 2022-07-11
公开(公告)号: CN115393616A 公开(公告)日: 2022-11-25
发明(设计)人: 张伟俊 申请(专利权)人: 影石创新科技股份有限公司
主分类号: G06V10/74 分类号: G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京汇思诚业知识产权代理有限公司 11444 代理人: 王莹辉
地址: 518100 广东省深圳市宝安区新安街道海旺社区兴*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 目标 跟踪 方法 装置 设备 以及 存储 介质
【说明书】:

发明实施例提出了一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质,涉及计算机视觉技术领域;能够准确追踪到特定视觉目标不受同类别视觉目标干扰。所述方法执行对当前图像进行目标跟踪过程包括:获得视频中待跟踪视觉目标的物体类型;对当前图像进行目标检测,获得类别与所述物体类型相同的多个候选视觉目标;获得在所述当前图像之前的至少一帧中确定为所述待跟踪视觉目标的图像区域作为跟踪视觉目标样本,以及除所述跟踪视觉目标样本之外类别与所述物体类型相同的干扰视觉目标样本;根据所述多个候选视觉目标分别与所述跟踪视觉目标样本和所述干扰视觉目标样本的相似度,在所述多个候选视觉目标中确定所述待跟踪视觉目标。

【技术领域】

本发明实施例涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质。

【背景技术】

对视频中的视觉目标进行追踪,是给定视觉目标在特定图像帧的目标大小与位置情况下,预测该视觉目标对应物体在视频序列后续图像帧中的大小和位置的技术,在视频监控、人机交互、多媒体分析等多个领域都有广泛的应用。

实际应用中,目前视觉目标跟踪领域,不管是基于DCF技术的传统算法,还是以SiamRPN为代表的基于深度学习的跟踪算法,在有同类别目标干扰(例如颜色相似的干扰车辆、表观结构信息相似的干扰行人等)的场景下算法鲁棒性都比较差。特别是,当前跟踪目标被相似干扰目标遮挡后,算法很容易跟踪到干扰目标上去。

【发明内容】

本发明实施例提供了一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质,能够准确追踪到特定视觉目标不受同类别视觉目标干扰。

第一方面,本发明实施例提供一种目标跟踪方法,应用于电子设备,所述方法执行对当前图像进行目标跟踪过程包括:获得视频中待跟踪视觉目标的物体类型;对当前图像进行目标检测,获得类别与所述物体类型相同的多个候选视觉目标;其中,所述当前图像是按照播放视频时不同帧图像显示的顺序每隔预设帧数提取的当前帧;获得在所述当前图像之前的至少一帧中确定为所述待跟踪视觉目标的图像区域作为跟踪视觉目标样本,以及除所述跟踪视觉目标样本之外类别与所述物体类型相同的干扰视觉目标样本;根据所述多个候选视觉目标分别与所述跟踪视觉目标样本和所述干扰视觉目标样本的相似度,在所述多个候选视觉目标中确定所述待跟踪视觉目标。

上述目标跟踪方法在视频的当前帧图像中检测出与待跟踪视觉目标同一类型的多个候选视觉目标,采用历史检测结果中确定的待跟踪视觉目标作为参照,和与待跟踪视觉目标同一类型且不是待跟踪视觉目标作为对比,在对应当前帧的多个候选视觉目标中确定待跟踪视觉目标,由于针对同一类型的视觉目标进行了细节区分,选择最接近基于历史图像确定的待跟踪视觉目标,且与同类型视觉目标中的非待跟踪视觉目标具有最大差距的图像区域为当前帧图像的待跟踪视觉目标,克服了同类别视觉目标的干扰。

其中一种可能的实现方式中,获得视频中待跟踪视觉目标的物体类型,包括:

响应操作指令,在所述视频的标准帧图像标注用户或系统选定的视觉目标作为所述待跟踪视觉目标;

对携带标注的所述用户或系统选定的视觉目标进行分类计算,获得所述待跟踪视觉目标的物体类型。

其中一种可能的实现方式中,获得视频中待跟踪视觉目标的物体类型,包括:

在所述视频的标准图像帧中,识别并显示类别与用户输入信息关联的多个视觉目标;

接收到对所述类别与用户输入信息关联的多个视觉目标中任意视觉目的触发信号时,确定触发信号对应视觉目标为所述待跟踪视觉目标,确定触发信号对应视觉目标的类别为所述物体类型。

其中一种可能的实现方式中,在对当前图像进行目标检测,获得类别与所述物体类型相同的多个候选视觉目标之后,所述方法还包括:

获得在所述当前图像之前的至少一帧图像中确定的待跟踪视觉目标所占图像区域的面积;

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