[发明专利]对象追踪方法和装置

摘要

本发明的实施例提供了一种对象追踪方法和装置。对象追踪方法包括：获取视频；针对视频的至少部分帧的图像中的每帧图像，利用反馈式神经网络检测该图像中包含的对象在该图像中的像素级检测位置信息、并预测该图像中包含的对象在至少部分帧的图像中的其他图像中的像素级预测位置信息；以及根据视频中包含的对象的像素级检测位置信息和像素级预测位置信息追踪对象。根据本发明实施例的对象追踪方法和装置，通过基于当前图像预测对象在其他图像中的位置信息及位置信息的比较来实现对象追踪，这种对象追踪方式非常简单，计算量小，并且可以降低对象追踪误差。

主权项

1.一种对象追踪方法，包括：获取视频；针对所述视频的至少部分帧的图像中的每帧图像，利用反馈式神经网络检测该图像中包含的对象在该图像中的像素级检测位置信息、并预测该图像中包含的对象在所述至少部分帧的图像中的其他图像中的像素级预测位置信息；以及根据所述视频中包含的对象的像素级检测位置信息和像素级预测位置信息之间的关系是否满足预设条件追踪对象；其中，所述针对所述视频的至少部分帧的图像中的每帧图像，利用反馈式神经网络检测该图像中包含的对象在该图像中的像素级检测位置信息、并预测该图像中包含的对象在所述至少部分帧的图像中的其他图像中的像素级预测位置信息包括：将所述至少部分帧的图像中的每帧图像输入卷积神经网络，以获得所述至少部分帧的图像中的每帧图像的第一特征；将所述至少部分帧的图像中的每帧图像的第一特征输入所述反馈式神经网络，以获得所述至少部分帧的图像中的每帧图像的第二特征，其中，当前图像的第二特征与在所述当前图像之前的先前图像和在所述当前图像之后的随后图像相关；以及基于所述至少部分帧的图像中的、任一图像的第二特征确定在该图像中包含的对象在该图像中的像素级检测位置信息，并预测该图像中包含的对象在所述至少部分帧的图像中的其他图像中的像素级预测位置信息；其中，所述对象追踪方法还包括：基于所述至少部分帧的图像中的、任一图像的第二特征确定在该图像中包含的对象中的感兴趣的对象；并且，在所述基于所述至少部分帧的图像中的、任一图像的第二特征确定在该图像中包含的对象在该图像中的像素级检测位置信息，并预测该图像中包含的对象在所述至少部分帧的图像中的其他图像中的像素级预测位置信息的步骤中，仅确定所述感兴趣的对象在该图像中的像素级检测位置信息，以及仅预测所述感兴趣的对象在所述至少部分帧的图像中的其他图像中的像素级预测位置信息。