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[发明专利]目标跟踪、事件检测方法及装置、电子设备和存储介质-CN202111405723.6在审
发明人：孙栋梁;郑建勋;戴云川;杨昆霖;张帅;伊帅 -专利权人：商汤国际私人有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本公开涉及一种目标跟踪、事件检测方法及装置、电子设备和存储介质，其中，所述目标跟踪方法包括：对视频流中的对象进行人脸识别，确定视频流中的待跟踪对象，以及确定待跟踪对象的待跟踪标识；确定目标库中是否包括待跟踪标识，其中，目标库中包括参考跟踪对象的跟踪标识以及参考跟踪对象的人脸特征信息；在目标库中不包括待跟踪标识的情况下，基于提取到的待跟踪对象的人脸特征信息与参考跟踪对象的人脸特征信息进行特征匹配；在待跟踪对象的人脸特征信息与参考跟踪对象的人脸特征信息匹配成功的情况下，对待跟踪对象与特征匹配成功的参考跟踪对象进行关联跟踪，关联跟踪用于将待跟踪对象与特征匹配成功的参考跟踪对象的跟踪数据进行关联。
目标跟踪事件检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种目标跟踪方法和装置-CN201710038545.5在审
发明人：张雷;谯帅;张如高 -专利权人：上海博康智能信息技术有限公司
申请日： 2017-01-19 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种目标跟踪方法和装置，所述方法包括获取当前帧图像中跟踪目标的多个当前目标特征；根据历史图像获取所述跟踪目标的识别特征；分别计算多个所述当前目标特征与所述识别特征的特征距离；选取最小的所述特征距离对应的所述当前目标特征作为所述跟踪目标的当前特征；根据所述当前特征跟踪所述跟踪目标。该方案不仅考虑当前帧图像对跟踪目标的影响，而且充分考虑历史跟踪图像对跟踪目标的影响，使得跟踪目标具有历史一致性，从而保持目标跟踪的稳定性，并且，由当前帧确定的跟踪目标的当前特征去更新历史目标特征池，避免了误差叠加，提高了跟踪结果的准确性。
一种目标跟踪方法装置

[发明专利]一种在复杂环境中的视频目标跟踪方法及装置-CN202110097520.9有效
发明人：詹瑾;黄科乔;吕巨建 -专利权人：广东技术师范大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种在复杂环境中的视频目标跟踪方法及装置，其中，所述方法包括：接收用户输入的跟踪目标的目标图像信息，对所述跟踪目标的目标图像信息进行特征提取处理，获得跟踪目标特征信息；基于所述跟踪目标特征信息构建跟踪目标特征矩阵；提取采集到的视频信息中的目标对象特征信息，并基于所述目标对象特征信息构建目标对象特征矩阵；基于所述跟踪目标特征矩阵和所述目标对象特征矩阵匹配获得待跟踪目标；在所述视频信息中锁定待跟踪目标，并提取待跟踪目标的运动轨迹；基于待跟踪目标的运动轨迹控制视频信息采集设备进行采集视角调整。在本发明实施例中，可以实现在复杂背景中识别待跟踪目标，并实现对待跟踪目标进行准确的轨迹跟踪。
一种复杂环境中的视频目标跟踪方法装置

[发明专利]跟踪图像特征点的方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011005087.3有效
发明人：程飞洋;郑伟;杨广;刘国清 -专利权人：深圳佑驾创新科技有限公司
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及计算机视觉技术领域，提供了一种跟踪图像特征点的方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请能够提高对图像特征点进行跟踪的鲁棒性。该方法包括：获取相邻两帧图像，确定前帧图像上的待跟踪图像特征点以及位于后帧图像的跟踪区域中的多个候选跟踪点，然后从前帧图像对应的第一特征图中获取该待跟踪图像特征点的特征数据，从后帧图像对应的第二特征图中获取多个候选跟踪点的特征数据，基于该待跟踪图像特征点的特征数据分别与多个候选跟踪点的特征数据之间的特征比对，获取待跟踪图像特征点在相邻两帧图像上的跟踪结果。
跟踪图像特征方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图像特征跟踪方法、装置及电子设备-CN201911038964.4在审
发明人：鲍虎军;章国锋;杨镑镑;王楠 -专利权人：浙江商汤科技开发有限公司
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像特征跟踪方法、装置及电子设备，其中，所述包括：针对获取的图像帧序列，确定每一个当前图像帧的特征点集合，所述特征点集合中包括：光流跟踪点；对所述特征点集合中的每一个特征点进行描述子匹配，获得描述子跟踪点的跟踪信息；根据所述光流跟踪点和所述描述子跟踪点的跟踪信息，确定所述当前图像帧的特征跟踪结果。本申请在确定图像特征跟踪结果的过程中，有效融合了光流法特征跟踪和描述子法特征跟踪的优势，针对复杂场景如快速或剧烈运动场景、光线不足等场景中拍摄的图像序列，计算能力有限的设备也可以对表征同一物体的特征点进行精确、稳定地跟踪，提升视觉跟踪效果并降低设备的视觉跟踪功耗。
图像特征跟踪方法装置电子设备

[发明专利]对象跟踪方法和设备、跟踪特征选择方法-CN201310479162.3在审
发明人：刘丽艳 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2013-10-14 - 公布日： 2015-04-29 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：提供了一种对象跟踪方法和设备，以及跟踪特征选择方法。所述对象跟踪方法包括：利用预先选择的第一跟踪特征在包含所述对象的视频帧序列中进行对象跟踪；在视频帧的场景发生改变时，选择对于改变后的场景具有最佳跟踪性能的第二跟踪特征；利用选择的该第二跟踪特征继续进行对象跟踪通过该对象跟踪方法，能够在手的跟踪过程中根据场景的改变动态选择在相应场景具有最佳跟踪性能的特征，从而实现精确的跟踪。
对象跟踪方法设备特征选择

[发明专利]基于视频图像的目标跟踪方法及系统-CN201010268506.2有效
发明人：麻文华;黄磊;刘昌平 -专利权人：汉王科技股份有限公司
申请日： 2010-09-01 - 公布日： 2012-03-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频图像的目标跟踪方法及系统，属于模式识别技术领域。该方法包括：生成视频图像的灰度图像、基于第一特征点邻域从灰度图像中检测待跟踪特征点、根据待跟踪特征点以及存储的目标模板检测目标，以及根据对待跟踪特征点的统计分析跟踪目标。本发明中，对行人目标的待跟踪特征点进行检测和跟踪，并利用行人目标与其对应的待跟踪特征点在运动上的同步性，从而实现了对行人目标的有效跟踪，提高了跟踪的实时性和鲁棒性。同时，利用对待跟踪特征点进行投票，避免了特征点被误跟踪、行人目标被漏跟踪的问题。
基于视频图像目标跟踪方法系统

[发明专利]一种目标跟踪、跟踪目标识别特征的提取方法和装置-CN201710038543.6有效
发明人：张雷;谯帅;张如高 -专利权人：上海博康智能信息技术有限公司
申请日： 2017-01-19 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种目标跟踪、跟踪目标识别特征的提取方法和装置，所述提取方法包括：获取历史跟踪图像中跟踪目标的目标特征池；获取所述历史跟踪图像的最后一帧图像中所述跟踪目标的背景特征；将所述目标特征池作为正样本、所述背景特征作为负样本训练分类器得到分类特征向量；按照元素的系数从大到小依次从所述分类特征向量中选取目标特征生成所述识别特征。该方案充分考虑历史跟踪图像对跟踪目标判别的影响，使得跟踪目标的识别特征具有历史一致性，从而保持识别特征的稳定性，同时采用最后一帧图像中的背景特征作为区分，从而提高了判别跟踪目标的准确性，综合考虑当前帧图像和历史图像对跟踪目标的影响，提高了跟踪结果的准确性。
一种目标跟踪识别特征提取方法装置

[发明专利]跟踪算法的精度检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910204081.X有效
发明人：徐棨森 -专利权人：深圳市速腾聚创科技有限公司
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本申请涉及一种跟踪算法的精度检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标物体的跟踪特征数据及所述跟踪特征数据的时间戳；获取目标物体的测量特征数据及所述测量特征数据的时间戳，将所述测量特征数据作为所述跟踪特征数据的参考值；将所述跟踪特征数据的时间戳与所述测量特征数据的时间戳同步，以使所述跟踪特征数据和所述测量特征数据对齐；根据对齐后的所述跟踪特征数据与所述测量特征数据，确定所述跟踪算法的精度。采用目标物体的测量特征数据作为跟踪特征数据的参考值，减少了精度测评误差，并采用多个时间节点的数据对作为多个检测样本，保证了跟踪算法的精度的准确性。
跟踪算法精度检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于特征点轨迹的多目标跟踪方法-CN202010197750.8有效
发明人：李小飞;汪宁宁 -专利权人：尚特杰电力科技有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征点轨迹的多目标跟踪方法，涉及多目标跟踪技术领域。本发明包括生成模型，通过建立模型描述目标的表观特征；判别模型，通过分类器来判别图像块属于目标或背景；多目标跟踪，在较小的时间片段内采用离线跟踪的方法，即在N帧内进行离线跟踪；多目标跟踪还包括提前获取N帧图像的特征点，特征点轨迹，衡量跟踪精度。本发明通过多目标跟踪提前获取图像的特征点，用未来信息指导跟踪器，在更大的时间跨度内搜索目标的特征，有助于解决目标跟踪的遮挡难题；并且使用特征点轨迹跟踪目标，解决特征点消失的问题，目标在当前帧被遮挡，当遮挡消除后特征点将会再次与轨迹匹配上，不会影响跟踪效果。
一种基于特征轨迹多目标跟踪方法

[发明专利]一种混合特征的跟踪方法和装置-CN201110150653.4在审
发明人：王涌天;刘伟;刘越;杨健;王高浩 -专利权人：中兴通讯股份有限公司;北京理工大学
申请日： 2011-06-07 - 公布日： 2012-12-12 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合特征的跟踪方法，根据SIFT算法对关键帧图像进行特征点提取并保存；KLT跟踪算法线程根据KLT跟踪算法对关键帧图像的特征点进行跟踪，获得当前帧图像的特征点，在计算单应矩阵成功后，检测当前帧图像的特征点数量是否足够用于下一次跟踪，当特征点数量不足时，通知SIFT算法线程；SIFT算法线程根据KLT跟踪算法线程的通知进行特征点提取和匹配，并将匹配后的特征点返回给KLT跟踪算法线程；KLT跟踪算法线程将收到的SIFT算法线程返回的特征点融入到自身保留的正在进行跟踪的特征点内进行跟踪；本发明同时还公开了一种混合特征的跟踪装置，通过本发明的方案，可以实现实时稳定的跟踪，能够用于虚拟演播室，虚拟体育等摄像机跟踪领域。
一种混合特征跟踪方法装置

[发明专利]一种目标跟踪方法、装置及存储介质-CN202011070267.X在审
发明人：邓练兵;欧阳可佩;高妍 -专利权人：珠海大横琴科技发展有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供一种目标跟踪方法、装置及存储介质，其中，方法包括：当跟踪目标由上一跟踪图像进入当前跟踪图像，对上一跟踪图像和当前跟踪图像进行最大稳定极值区域检测，将最大稳定极值区域归一化为圆形区域，得到上一跟踪图像和当前跟踪图像中的跟踪目标区域；对上一跟踪图像和当前跟踪图像中的跟踪目标区域进行尺度不变性特征点检测；根据检测得到的尺度不变性特征点，得到跟踪目标区域的特征点描述；根据上一跟踪图像的跟踪目标区域特征点描述与当前跟踪图像的跟踪目标区域的特征点描述，得到上一跟踪图像与当前跟踪图像对同一跟踪目标的跟踪结果。通过实施本发明，能够使得跟踪图像具有全仿射不变特性，提高了目标跟踪的准确性。
一种目标跟踪方法装置存储介质

[发明专利]目标再识别方法和装置-CN201611265859.0有效
发明人：唐矗;孙晓路 -专利权人：纳恩博（北京）科技有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取跟踪目标以及跟踪目标的图像区域；从跟踪目标的图像区域中提取特征信息，并根据特征信息构造特征模型；根据当前帧图像的跟踪结果的可信度确定跟踪目标的跟踪状态，其中，跟踪结果的可信度由当前帧图像预设区域的特征信息与特征模型的相似度确定；在根据跟踪状态确定跟踪目标未丢失的情况下，根据当前帧图像的跟踪结果更新特征模型。本发明解决了现有跟踪技术中跟踪目标的再识别技术鲁棒性差的技术问题。
目标识别方法装置

[发明专利]基于多维注意力机制的联合检测与跟踪方法、装置及设备-CN202210303609.0在审
发明人：郑四发;张创;吴浩然;许庆;王建强;李克强 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及多目标跟踪技术领域，特别涉及一种基于多维注意力机制的联合检测与跟踪方法、装置及设备，其中，方法包括：对当前帧的当前时刻图像进行特征提取与融合处理，生成原始特征图；基于原始特征图，生成解耦特征图，并利用解耦特征执行预设检测任务和跟踪任务，获取当前帧的检测结果和跟踪目标特征；以及以当前帧的检测结果、跟踪目标特征和历史轨迹中的目标特征为输入，构建多特征级联跟踪器，生成最终的检测和跟踪结果。由此，解决了在联合检测和跟踪任务中不同尺度目标的跨时空提取问题以及在不同任务中的特征解耦等问题，通过构建多特征级联跟踪器，增强了跟踪算法在复杂场景中的鲁棒性。
基于多维注意力机制联合检测跟踪方法装置设备

[发明专利]跟踪算法的精度检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910205057.8有效
发明人：徐棨森 -专利权人：深圳市速腾聚创科技有限公司
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本申请涉及一种跟踪算法的精度检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取至少一个目标障碍物的跟踪特征值，所述跟踪特征值为根据跟踪算法计算得到的；所述跟踪特征值包括跟踪速度值和跟踪加速度值中至少一种；获取运动物体的运动特征值，将所述运动特征值作为所述至少一个目标障碍物的跟踪特征值的参考值；计算所述至少一个跟踪特征值和所述参考值的差值，根据所述差值确定所述跟踪算法的精度。采用将运动物体的运动特征值作为跟踪特征值的参考值，且将至少一个目标障碍物的跟踪特征值作为检测样本，保证了精度检测的准确性，实现了对跟踪算法的精度的有效检测。
跟踪算法精度检测方法装置计算机设备存储介质

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