[發明專利]基于多屬性的多目標跟蹤方法及裝置

有效

• 申請號: 201710101482.3
• 申請日: 2017-02-23
• 公開（公告）號: CN106934817B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 王亮;黃永禎;張宇琪
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06T7/207
• 分類號: G06T7/207;G06K9/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 鐘文芳

本發明提出一種基于多屬性的多目標跟蹤方法及裝置。所述方法，包括：通過目標跟蹤方法確定當前跟蹤目標是否處于復雜交叉狀態，所述復雜交叉狀態是指所述當前跟蹤目標在預定數量的連續圖像幀中與其他目標發生重疊；在所述當前跟蹤目標處于復雜交叉狀態時，依次使用當前跟蹤目標的身高、衣著屬性、步態屬性三種信息進行再識別。本發明執行速度極快，同時也保證了準確率，特別是在有交叉發生時比一般方法出錯少。

技術領域

本發明涉及計算機處理技術領域，更具體地涉及一種基于多屬性的多目標跟蹤方法及裝置。

背景技術

多目標跟蹤屬于計算機視覺領域中的一個重要問題，在視頻監控、自動駕駛、視頻分析等領域有廣泛的應用。根據場景不同，多目標跟蹤的評價指標側重不同。例如對于自動駕駛，不必過多考慮保持行人編號不變，實時性以及召回率顯得更重要；而對于足球視頻分析，實時性以及召回率則顯得不那么重要，更多側重于保持每個運動員的編號不要改變。

對于多目標跟蹤，通常做法是用整體(batch)模式，即一次觀看整段視頻序列，優化得到軌跡。由于這種方法只能處理整段視頻，故無法應用到實時監控以及自動駕駛等需要實時處理的領域。另一種做法是延遲(delay)模式，即每幀輸出結果都可以根據未來一段時間的信息進行修正。這種做法能夠應用在實時性要求不高的跟蹤系統中。與以上兩種不同，實時(online)模式每一幀的結果只依賴于過去歷史信息，不能由未來信息修正。這種模式沒有任何延遲，具有高實時性，然而準確率卻不高，尤其在交叉時經常出錯。

發明內容

結合實際需求，提出一種基于多屬性的多目標跟蹤方法及裝置，具有高實時性，且能夠保持目標編號在交叉情況下保持不變。

根據本發明一方面，提供了一種基于多屬性的多目標跟蹤方法，包括：

通過目標跟蹤方法確定當前跟蹤目標是否處于復雜交叉狀態，所述復雜交叉狀態是指所述當前跟蹤目標在預定數量的連續圖像幀中與其他目標發生重疊；

在所述當前跟蹤目標處于復雜交叉狀態時，依次使用當前跟蹤目標的身高、衣著屬性、步態屬性三種信息進行再識別。

其中，所述依次使用當前跟蹤目標的身高、衣著屬性、步態屬性三種信息進行再識別，包括：

按照身高、衣著屬性、步態屬性三種信息的優先級，滿足預設條件的情況下，優先使用高優先級的上述三種信息中的一種進行再識別；其中，上述三種信息的優先級順序如下：身高衣著屬性步態屬性。

其中，在所述當前跟蹤目標處于復雜交叉狀態時，依次使用當前跟蹤目標的身高、衣著、步態三種信息進行再識別，包括：

確定所述當前跟蹤目標以及與所述當前跟蹤目標重疊的身高之差是否滿足預設身高閾值；

在所述當前跟蹤目標以及與所述當前跟蹤目標重疊發生復雜交叉的目標的身高之差滿足預設身高閾值時，利用所述當前跟蹤目標的身高進行識別。

其中，在所述當前跟蹤目標處于復雜交叉狀態時，依次使用當前跟蹤目標的身高、衣著、步態三種信息進行再識別，還包括：

在所述當前跟蹤目標以及與所述當前跟蹤目標發生復雜交叉的目標的身高之差不滿足預設身高閾值時，確定所述當前跟蹤目標以及與所述當前跟蹤目標發生復雜交叉的衣著屬性之間的歐式距離是否滿足預設距離閾值；

在所述當前跟蹤目標以及與所述當前跟蹤目標發生復雜交叉的衣著屬性之間的歐式距離滿足預設衣著屬性閾值時，利用所述當前跟蹤目標的衣著屬性進行識別。

其中，在所述當前跟蹤目標處于復雜交叉狀態時，依次使用當前跟蹤目標的身高、衣著、步態三種信息進行再識別，還包括：