[發(fā)明專利]目標跟蹤方法、系統(tǒng)及電子設備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710124025.6
• 申請日: 2017-03-03
• 公開（公告）號: CN108230353A
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發(fā)明（設計）人: 余鋒偉;閆俊杰
• 申請（專利權）人: 北京市商湯科技開發(fā)有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 北京天健君律專利代理事務所(普通合伙) 11461
• 代理人: 羅延紅;劉潔

1.一種目標跟蹤方法，其特征在于，包括：

獲取第一視頻幀的每個目標檢測框的特征信息，所述特征信息包括以下至少之一：表象信息、運動信息、形狀信息；

將所述第一視頻幀的每個目標檢測框的特征信息分別與第二視頻幀的每個目標檢測框的特征信息進行匹配；

根據(jù)匹配結果確定所述第一視頻幀的每個目標檢測框的跟蹤軌跡；

其中，所述第二視頻幀為所述第一視頻幀之前的視頻幀。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取第一視頻幀的每個目標檢測框的特征信息，包括：

采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡檢測所述第一視頻幀和所述第一視頻幀的每個目標檢測框，獲取所述第一視頻幀的每個目標檢測框的表象信息；

根據(jù)所述第一視頻幀的每個目標檢測框確定所述第一視頻幀的每個目標檢測框的運動信息和形狀信息。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述獲取第一視頻幀的每個目標檢測框的特征信息之前，所述方法還包括：

根據(jù)目標的類型確定所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，所述目標的類型包括以下至少之一：人臉、行人、車輛。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述第一視頻幀的每個目標檢測框的特征信息分別與第二視頻幀的每個目標檢測框的特征信息進行匹配，包括：

將所述第一視頻幀的每個目標檢測框的特征信息分別與所述第二視頻幀的每個目標檢測框的特征信息進行相似性計算；

對相似性計算結果加權得到相似性矩陣；

對所述相似性矩陣進行最優(yōu)匹配。

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，所述將所述第一視頻幀的每個目標檢測框的特征信息分別與所述第二視頻幀的每個目標檢測框的特征信息進行相似性計算，包括：

將所述第一視頻幀的每個目標檢測框的特征信息與所述第二視頻幀的每個目標檢測框的特征信息進行逐一比對，獲得所述第一視頻幀的每個目標檢測框與所述第二視頻幀的每個目標檢測框的相似度數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述將所述第一視頻幀的每個目標檢測框的特征信息分別與所述第二視頻幀的每個目標檢測框的特征信息進行相似性計算，包括：

計算所述第一視頻幀的每個目標檢測框的表象信息與所述第二視頻幀的每個目標檢測框的表象信息之間的余弦角，計算所述第一視頻幀的每個目標檢測框的運動信息與所述第二視頻幀的每個目標檢測框的運動信息之間的目標檢測框的中心距離，計算所述第一視頻幀的每個目標檢測框的形狀信息與所述第二視頻幀的每個目標檢測框的形狀信息之間的目標檢測框的長寬差。

8.根據(jù)權利要求7所述的方法，其特征在于，所述對相似性計算結果加權得到相似性矩陣，包括：

對所述余弦角、所述中心距離和所述長寬差進行加權求和，或者加權乘積得到相似性矩陣。

9.一種目標跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取第一視頻幀的每個目標檢測框的特征信息，所述特征信息包括以下至少之一：表象信息、運動信息、形狀信息；

匹配模塊，用于將所述第一視頻幀的每個目標檢測框的特征信息分別與第二視頻幀的每個目標檢測框的特征信息進行匹配；

確定模塊，用于根據(jù)匹配結果確定所述第一視頻幀的每個目標檢測框的跟蹤軌跡；

其中，所述第二視頻幀為所述第一視頻幀之前的視頻幀。

10.一種電子設備，包括：處理器、存儲器、通信元件和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信元件通過所述通信總線完成相互間的通信；

所述存儲器用于存放至少一可執(zhí)行指令，所述可執(zhí)行指令使所述處理器執(zhí)行如權利要求1-8任一項所述的目標跟蹤方法對應的操作。