[發明專利]目標跟蹤方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 201710573025.4
• 申請日: 2017-07-14
• 公開（公告）號: CN107392937B
• 公開（公告）日: 2023-03-14
• 發明（設計）人: 羅文寒
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/292
• 代理公司: 深圳市聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 劉抗美;胡明

1.一種目標跟蹤方法，其特征在于，包括：

獲取圖像數據，并對所述圖像數據進行目標檢測，得到至少一目標實例，每一目標實例對應一跟蹤目標；

在至少一所述目標實例中，查找包含有相同跟蹤目標的目標實例，將包含有相同跟蹤目標的目標實例連接形成軌跡片段；

通過所述軌跡片段中的目標實例對所述軌跡片段進行特征構建，得到軌跡片段特征信息；所述軌跡片段特征信息是根據局部特征信息和全局特征信息生成的，所述局部特征信息包含軌跡片段中的至少一目標實例的視覺特征向量，所述全局特征信息包含軌跡片段中的目標實例的結構特征向量，所述視覺特征向量用于描述所述跟蹤目標的紋理特征和顏色特征，包含從所述至少一目標實例的可變形部件提取出的直方圖特征向量；

根據所述軌跡片段特征信息對指定軌跡片段進行聚類獲得軌跡片段類別分布；

在所述軌跡片段類別分布中將同一類別的軌跡片段連接形成目標跟蹤結果；

其中，所述根據所述軌跡片段特征信息對指定軌跡片段進行聚類獲得軌跡片段類別分布，包括：針對預定義的至少一類別，判斷任一類別的軌跡片段所包含的目標實例中，是否存在一軌跡片段與所述指定軌跡片段包含了時間上相互重疊的目標實例；如果存在，則將所述指定軌跡片段與所述任一類別的似然度置為零；針對所述指定軌跡片段中的至少一目標實例，由剩余類別的其中一類別中獲取與該至少一目標實例時間距離最近的目標實例所在軌跡片段；根據該些軌跡片段分別對應的局部特征信息計算所述指定軌跡片段與獲取到的軌跡片段的局部相似度；分別通過所述指定軌跡片段和所述其中一類別所對應全局特征信息中的平均值和協方差矩陣進行高斯建模，并比較建模得到的兩個高斯模型之間的距離，將比較結果轉化為所述指定軌跡片段與所述其中一類別的全局相似度；通過所述局部相似度和全局相似度計算得到所述指定軌跡片段與所述其中一類別的似然度；對所述似然度進行歸一化處理；根據歸一化處理后的似然度計算所述指定軌跡片段在至少一類別中服從均勻分布的概率；將所述指定軌跡片段歸類至最大概率所對應的類別；若所述聚類的計算時間達到預設計算時間，或，所述聚類的聚類結果保持不變，則停止聚類的迭代過程，以最后一次聚類得到的聚類結果作為所述軌跡片段類別分布。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述軌跡片段中的目標實例對所述軌跡片段進行特征構建，得到軌跡片段特征信息，包括：

對所述軌跡片段中的目標實例進行目標特征構建，得到目標特征信息；

按照所述目標特征信息對所述軌跡片段分別進行局部特征構建和全局特征構建，得到局部特征信息和全局特征信息；

根據所述局部特征信息和全局特征信息生成所述軌跡片段特征信息。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述圖像數據進行目標檢測，得到至少一目標實例，包括：

通過預先創建的可變形部件模型對所述圖像數據中跟蹤目標的多個可變形部件進行標注信息標識，得到至少一所述目標實例，所述目標實例對應跟蹤目標的可變形部件以標注信息標識；

相應地，所述對所述軌跡片段中的目標實例進行目標特征構建，得到目標特征信息，包括：

獲取所述跟蹤目標的視覺特征向量和結構特征向量，其中，

對多個標注信息進行直方圖特征向量提取，將提取得到的直方圖特征向量作為所述跟蹤目標的視覺特征向量；以及

以其中一個標注信息標識的可變形部件為錨點，計算其余標注信息標識的可變形部件與所述錨點之間的位置偏差，并以計算得到的偏差值作為所述跟蹤目標的結構特征向量；

根據所述跟蹤目標的視覺特征向量和結構特征向量生成所述目標實例對應的目標特征信息。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照所述目標特征信息對所述軌跡片段分別進行局部特征構建和全局特征構建，得到局部特征信息和全局特征信息，包括：

由所述軌跡片段中提取至少一目標實例，以該至少一目標實例對應目標特征信息中的視覺特征向量作為所述軌跡片段對應的局部特征信息；

針對所述軌跡片段中的目標實例，計算對應目標特征信息中結構特征向量的平均值，并根據該結構特征向量進行協方差運算得到協方差矩陣；

以所述平均值和協方差矩陣作為所述軌跡片段對應的全局特征信息。