[發明專利]多目標跟蹤方法、裝置、移動終端及計算機存儲介質

有效

• 申請號: 201811494503.3
• 申請日: 2018-12-07
• 公開（公告）號: CN111291598B
• 公開（公告）日: 2023-07-11
• 發明（設計）人: 胡榮東;羅水強;李智勇;肖德貴
• 申請（專利權）人: 長沙智能駕駛研究院有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/56;G06V10/50;G06V10/44;G06V10/30;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 王軍紅;張穎玲

本發明公開了一種多目標跟蹤方法、裝置、移動終端及計算機存儲介質，包括：根據設置的采樣頻率獲取當前道路對應的原始圖像，根據設置的圖像劃分規則對所述原始圖像進行區域劃分得到至少兩個圖像區域；確定所述至少兩個圖像區域分別對應的訪問頻率；針對所述原始圖像的不同圖像區域分別根據所述對應的訪問頻率進行圖像處理，獲取所述每一圖像區域對應的目標對象；針對所述目標對象進行目標跟蹤。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種多目標跟蹤方法、裝置、移動終端及計算機存儲介質。

背景技術

視頻目標跟蹤技術涉及到計算機視覺處理、圖像序列處理、模式識別以及人工智能等領域，且其應用極其廣泛，比如在商業上的商場、賓館、住宅區的監控；公共事業上的學校、醫院、機場、車站等公共場所的監控；軍事上一些基于機器視覺的制導系統、瞄準系統等。

目前，目標跟蹤主要任務就是在連續的視頻幀中，確定跟蹤物體的位置關系，得到物體完整的運動軌跡。復雜交通場景的行人跟蹤，由于其特殊的易變結構成為跟蹤領域的重點代表問題之一，傳統的行人檢測方法在復雜的運動環境下檢測效果不理想，并且實時性不能保證，而深度學習方法對硬件的要求過高，成本大。

發明內容

有鑒于此，本發明的主要目的在于提供一種多目標跟蹤方法、裝置、移動終端及計算機存儲介質，實現快速、高效、低成本的目標跟蹤。

為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的：

本發明實施例提供了一種多目標跟蹤方法，所述方法包括：

根據設置的采樣頻率獲取當前道路對應的原始圖像，根據設置的圖像劃分規則對所述原始圖像進行區域劃分得到至少兩個圖像區域；

確定所述至少兩個圖像區域分別對應的訪問頻率；

針對所述原始圖像的不同圖像區域分別根據所述對應的訪問頻率進行圖像處理，獲取所述每一圖像區域對應的目標對象；

針對所述目標對象進行目標跟蹤。

其中，所述根據設置的圖像劃分規則對所述原始圖像進行區域劃分得到至少兩個圖像區域，包括：

確定當前車道為兩側分別為對向車道和路緣的車道時，根據第一圖像劃分規則將所述原始圖像劃分為包含所述當前車道以及對向車道的第一圖像區域及包含路緣的第二圖像區域；或，

確定所述當前車道兩側分別為同向車道和/或路緣的車道時，根據第二圖像劃分規則將所述原始圖像劃分為包含所述當前車道的第一圖像區域及分別位于所述第一圖像區域兩側的第二圖像區域和第三圖像區域。

其中，所述獲取所述每一圖像區域對應的目標對象，包括：

對所述圖像區域進行圖像掃描，獲得多個候選窗口以及所述多個候選窗口對應的窗口特征；

根據所述窗口特征從所述候選窗口中確定目標窗口，確定所述目標窗口在所述原始圖像中對應的位置；

根據所述目標窗口在所述原始圖像中對應的位置獲取每一所述圖像區域對應的目標對象。

其中，所述根據所述窗口特征從所述候選窗口中確定目標窗口，包括：

基于所述窗口特征確定所述候選窗口分別對應的背景濾波器響應值、根濾波器響應值和部件濾波器響應值；

確定級聯順序；

根據所述級聯順序，依次對所述候選窗口累加所述背景濾波器響應值、所述根濾波器響應值和所述部件濾波器響應值，得到與所述候選窗口對應的匹配值，確定所述匹配值不小于預設匹配度閾值時，則確定所述候選窗口為目標窗口。

其中，所述針對所述目標對象進行目標跟蹤，包括：