[發(fā)明專(zhuān)利]目標(biāo)跟蹤方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811646132.6
• 申請(qǐng)日: 2018-12-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109727268A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-05-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李寧鳥(niǎo);王文濤;韓雪云;李權(quán);王棟;魏璐
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 西安天和防務(wù)技術(shù)股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/20
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/20;G06K9/00
• 代理公司: 北京華進(jìn)京聯(lián)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11606
• 代理人: 孫巖

本申請(qǐng)涉及一種目標(biāo)跟蹤方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：對(duì)待檢測(cè)視頻流中的預(yù)定幀圖像進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別，確定場(chǎng)景識(shí)別結(jié)果，其中，場(chǎng)景識(shí)別結(jié)果至少包括對(duì)空?qǐng)鼍盎驅(qū)Φ貓?chǎng)景中的任一場(chǎng)景，確定與場(chǎng)景識(shí)別結(jié)果相對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)算法，并采用目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)待檢測(cè)視頻流進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，從待檢測(cè)視頻流中確定跟蹤目標(biāo)，并對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，可針對(duì)多種場(chǎng)景使用對(duì)應(yīng)的檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)跟蹤目標(biāo)的跟蹤，滿足監(jiān)控各種場(chǎng)景中的跟蹤目標(biāo)的需要，實(shí)用性較高。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種目標(biāo)跟蹤方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

目標(biāo)跟蹤的研究和應(yīng)用作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，正日益廣泛地應(yīng)用到科學(xué)技術(shù)、國(guó)防建設(shè)、航天航空等各個(gè)領(lǐng)域，因而研究目標(biāo)跟蹤技術(shù)有著重大的實(shí)用價(jià)值和廣闊發(fā)展前景。

傳統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤方法只具備對(duì)空目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤能力，或者，只具備對(duì)地目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤能力，無(wú)法同時(shí)滿足復(fù)雜場(chǎng)景下的對(duì)空目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤和對(duì)地目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤，功能單一，實(shí)用性較差。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，提供一種能夠同時(shí)滿足復(fù)雜場(chǎng)景下的低空的無(wú)人機(jī)和地面的車(chē)輛等目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)跟蹤方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

一種目標(biāo)跟蹤方法，所述方法包括：

對(duì)待檢測(cè)視頻流中的預(yù)定幀圖像進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別，確定場(chǎng)景識(shí)別結(jié)果；其中，所述場(chǎng)景識(shí)別結(jié)果至少包括對(duì)空?qǐng)鼍盎驅(qū)Φ貓?chǎng)景中的任一場(chǎng)景；

確定與所述場(chǎng)景識(shí)別結(jié)果相對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)算法，并采用所述目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)所述待檢測(cè)視頻流進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果；

根據(jù)所述目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，從所述待檢測(cè)視頻流中確定跟蹤目標(biāo)，并對(duì)所述跟蹤目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)待檢測(cè)視頻流中的預(yù)定幀圖像進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別，之前還包括：

檢測(cè)所述待檢測(cè)視頻流中的預(yù)定幀圖像中的場(chǎng)景識(shí)別標(biāo)識(shí)；

根據(jù)所述場(chǎng)景識(shí)別標(biāo)識(shí)確定需要對(duì)所述待檢測(cè)視頻流進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)待檢測(cè)視頻流中的預(yù)定幀圖像進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別，確定場(chǎng)景識(shí)別結(jié)果，包括：

將所述待檢測(cè)視頻流中的預(yù)定幀圖像輸入場(chǎng)景識(shí)別模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出所述預(yù)定幀圖像為每一所述場(chǎng)景的概率；

將所述概率最大的場(chǎng)景確定為所述場(chǎng)景識(shí)別結(jié)果。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述將所述待檢測(cè)視頻流中的預(yù)定幀圖像輸入場(chǎng)景識(shí)別模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，之前還包括：

分別獲取各個(gè)所述場(chǎng)景的至少一張訓(xùn)練圖像，并對(duì)所述至少一張訓(xùn)練圖像中的目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記；

利用標(biāo)記后的訓(xùn)練圖像對(duì)初始深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述場(chǎng)景識(shí)別模型。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，從所述待檢測(cè)視頻流中確定跟蹤目標(biāo)，并對(duì)所述跟蹤目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，包括：

根據(jù)所述目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，從所述待檢測(cè)視頻流的預(yù)定幀圖像中確定至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象；

從所述至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象中確定所述跟蹤目標(biāo)，采用預(yù)定跟蹤模型算法確定下一幀圖像中所述跟蹤目標(biāo)所在的位置信息。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，從所述待檢測(cè)視頻流的預(yù)定幀圖像中確定至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象，包括：

根據(jù)所述目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果獲取所述待檢測(cè)視頻流的預(yù)定幀圖像的二值圖像，其中，所述二值圖像中包含至少一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)；

根據(jù)所述至少一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的坐標(biāo)信息對(duì)所述至少一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)點(diǎn)聚類(lèi)，轉(zhuǎn)換為至少一個(gè)目標(biāo)塊；