[發明專利]一種行人多目標跟蹤方法和裝置

在審

• 申請號: 201710367946.5
• 申請日: 2017-05-23
• 公開（公告）號: CN107316317A
• 公開（公告）日: 2017-11-03
• 發明（設計）人: 田強;徐鵬飛;夏晨陽;趙瑞
• 申請（專利權）人: 深圳市深網視界科技有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 廣州市越秀區哲力專利商標事務所(普通合伙)44288
• 代理人: 石伍軍,張鵬

1.一種行人多目標跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據丟失對象的位置信息擴大檢測范圍，并根據所述丟失對象的表觀特征在擴大后的所述檢測范圍內檢測重現對象；

若未檢測到所述重現對象，則將所述丟失對象歸為失蹤對象；

檢測新生對象，判斷所述新生對象是否符合恢復條件；

若所述新生對象符合所述恢復條件，則將所述新生對象加入到所述失蹤對象的跟蹤軌跡。

2.如權利要求1所述的行人多目標跟蹤方法，其特征在于，所述根據丟失對象的位置信息擴大檢測范圍，并根據所述丟失對象的表觀特征在擴大后的所述檢測范圍內檢測重現對象之后，還包括以下步驟：

若檢測到所述重現對象，則將所述重現對象加入到所述重現對象的跟蹤軌跡。

3.如權利要求1所述的行人多目標跟蹤方法，其特征在于，所述根據丟失對象的位置信息擴大檢測范圍，并根據所述丟失對象的表觀特征在擴大后的所述檢測范圍內檢測重現對象之前，還包括以下步驟：

將優質對象加入到所述優質對象的跟蹤軌跡，所述優質對象為跟蹤質量符合預設條件的所述跟蹤對象；

將遮擋對象加入到所述遮擋對象的跟蹤軌跡，所述遮擋對象為符合遮擋條件的跟蹤對象。

4.如權利要求1-3中任一項所述的行人多目標跟蹤方法，其特征在于，所述根據丟失對象的位置信息擴大檢測范圍，具體為：

所述檢測范圍隨所述丟失對象丟失時間的增大而增大，且所述檢測范圍不超過上限值。

5.如權利要求1-3中任一項所述的行人多目標跟蹤方法，其特征在于，所述根據所述丟失對象的表觀特征在擴大后的所述檢測范圍內檢測重現對象，具體為：

判斷在所述檢測范圍內檢測到的所述跟蹤對象與所述丟失對象的表觀特征距離是否小于重現閾值，若是，則為檢測到所述重現對象，且所述表觀特征距離小于所述重現閾值的跟蹤對象即為所述重現對象。

6.如權利要求1-3中任一項所述的行人多目標跟蹤方法，其特征在于，所述恢復條件具體為：

所述新生對象與所述失蹤對象的表觀特征距離小于恢復閾值，且所述新生對象的跟蹤質量符合所述預設條件。

7.如權利要求1-3中任一項所述的行人多目標跟蹤方法，其特征在于：

所述表觀特征是通過深度神經網絡獲取的；

所述檢測重現對象和檢測新生對象是通過Faster R-CNN進行檢測的；

所述跟蹤軌跡是通過KCF跟蹤算法進行的。

8.一種行人多目標跟蹤裝置，其特征在于，包括：

擴大檢測模塊，用于根據丟失對象的位置信息擴大檢測范圍，并根據所述丟失對象的表觀特征在擴大后的所述檢測范圍內檢測重現對象；

失蹤對象判定模塊，用于若未檢測到所述重現對象，則將所述丟失對象歸為失蹤對象；

新生對象判斷模塊，用于檢測新生對象，判斷所述新生對象是否符合恢復條件；

新生對象跟蹤模塊，用于若所述新生對象符合所述恢復條件，則將所述新生對象加入到所述失蹤對象的跟蹤軌跡。

9.如權利要求8所述的行人多目標跟蹤裝置，其特征在于：

所述擴大檢測模塊之前，所述行人多目標跟蹤裝置還包括遮擋對象跟蹤模塊和優質對象跟蹤模塊；

所述遮擋對象跟蹤模塊用于將遮擋對象加入到所述遮擋對象的跟蹤軌跡，所述遮擋對象為符合遮擋條件的跟蹤對象；

所述優質對象跟蹤模塊用于將優質對象加入到所述優質對象的跟蹤軌跡，所述優質對象為跟蹤質量符合預設條件的所述跟蹤對象。

10.一種行人多目標跟蹤裝置，其特征在于，包括：

處理器以及用于存儲處理器可執行的指令的存儲器；

所述處理器被配置為：

根據丟失對象的位置信息擴大檢測范圍，并根據所述丟失對象的表觀特征在擴大后的所述檢測范圍內檢測重現對象；

若未檢測到所述重現對象，則將所述丟失對象歸為失蹤對象；

檢測新生對象，判斷所述新生對象是否符合恢復條件；

若所述新生對象符合所述恢復條件，則將所述新生對象加入到所述失蹤對象的跟蹤軌跡。