[發明專利]目標跟蹤方法、目標跟蹤裝置、目標跟蹤設備

在審

• 申請號: 201811198327.9
• 申請日: 2018-10-15
• 公開（公告）號: CN110163889A
• 公開（公告）日: 2019-08-23
• 發明（設計）人: 彭瑾龍;何長偉;汪鋮杰;李季檁
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司;騰訊云計算（北京）有限責任公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 王娟

公開了一種目標跟蹤方法、目標跟蹤裝置、目標跟蹤設備。所述目標跟蹤方法包括：對視頻圖像當前幀進行目標檢測，得到人頭檢測框集合和人體檢測框集合；將人頭檢測框集合與人體檢測框集合進行關聯，得到當前幀中目標檢測框集合；根據視頻圖像中每一條每條現有軌跡的軌跡速度，確定當前幀中預測框集合；以及對于所述目標檢測框集合中的每個目標檢測框，在所述預測框集合中確定與其匹配的預測框，并且基于目標檢測框和預測框的匹配結果進行目標跟蹤。通過利用人體框進行跟蹤，可有效提高視頻圖像中的目標跟蹤準確率，實現實時且高精度的目標跟蹤。

技術領域

本公開涉及圖像處理領域，更具體地涉及一種目標跟蹤方法、目標跟蹤裝置、目標跟蹤設備。

背景技術

隨著圖像處理在民用和商用領域的廣泛應用，多目標跟蹤在智能視頻監控、自動駕駛和無人超市等領域起到日益重要的作用，因此目標跟蹤，特別是多目標跟蹤也面臨著更高的要求。目前在多目標跟蹤中，可以通過相鄰幀之間的局部關聯算法，即先對視頻的每一幀進行目標檢測，然后通過相應算法對檢測框進行時域上的關聯，實現目標跟蹤；也可以通過所有幀之間的全局關聯算法來完成所有目標檢測框的關聯，以實現目標跟蹤。

然而，使用相鄰幀之間的局部關聯算法時，由于可用信息較少，跟蹤準確率較低，在行人密度較高或者目標之間的遮擋較為嚴重的復雜場景中，跟蹤效果較差。使用所有幀之間的全局關聯算法時，雖然跟蹤準確率相對較高，但無法進行實時跟蹤，且算法的時間復雜度往往較高，當視頻中的目標數量較多時，跟蹤算法的耗時大。

因此，需要一種在實現實時跟蹤的前提下，具有較高目標跟蹤準確率的多目標跟蹤方法。

發明內容

針對以上問題，本公開提供了一種目標跟蹤方法、裝置、設備及介質。利用本公開提供的目標跟蹤方法可以在實時跟蹤的基礎上，有效提高視頻圖像中的目標跟蹤準確率，實現實時且高精度的目標跟蹤，且該方法具有良好的魯棒性。

根據本公開的一方面，提出了一種目標跟蹤方法，包括：對視頻圖像當前幀進行目標檢測，得到人頭檢測框集合和人體檢測框集合；將人頭檢測框集合與人體檢測框集合進行關聯，得到當前幀中目標檢測框集合，其中每個目標檢測框包括其人頭檢測框和其人體檢測框；根據視頻圖像中每條現有軌跡的軌跡速度，確定當前幀中預測框集合，其中每個預測框包括其人頭預測框和其人體預測框；以及對于所述目標檢測框集合中的每個目標檢測框，在所述預測框集合中確定與其匹配的預測框，并且基于目標檢測框和預測框的匹配結果進行目標跟蹤。

根據本公開的另一方面，提供了一種目標跟蹤裝置，包括：人頭人體檢測模塊，被配置為對視頻圖像當前幀進行目標檢測，得到人頭檢測框集合和人體檢測框集合；人頭人體檢測關聯模塊，被配置為將人頭檢測框集合與人體檢測框集合進行關聯，得到當前幀中目標檢測框集合，其中每個目標檢測框包括其人頭檢測框和其人體檢測框；預測框計算模塊，被配置為根據視頻圖像中每條現有軌跡的軌跡速度，確定當前幀中預測框集合，其中每個預測框包括其人頭預測框和其人體預測框；目標關聯模塊，被配置為對于所述目標檢測框集合中的每個目標檢測框，在所述預測框集合中確定與其匹配的預測框，并且基于目標檢測框和預測框的匹配結果進行目標跟蹤。

根據本公開的另一方面，提供了一種目標跟蹤設備，其中所述設備包括處理器和存儲器，所述存儲器包含一組指令，所述一組指令在由所述處理器執行時使所述目標跟蹤設備執行操作，所述操作包括：對視頻圖像當前幀進行目標檢測，得到人頭檢測框集合和人體檢測框集合；將人頭檢測框集合與人體檢測框集合進行關聯，得到當前幀中目標檢測框集合，其中每個目標檢測框包括其人頭檢測框和其人體檢測框；根據視頻圖像中每條現有軌跡的軌跡速度，確定當前幀中預測框集合，其中每個預測框包括其人頭預測框和其人體預測框；以及對于所述目標檢測框集合中的每個目標檢測框，在所述預測框集合中確定與其匹配的預測框，并且基于目標檢測框和預測框的匹配結果進行目標跟蹤。

根據本公開的另一方面，提供了一種算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機可讀的指令，當利用計算機執行所述指令時執行上述方法。