[發明專利]一種軌跡檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 201911040915.4
• 申請日: 2019-10-30
• 公開（公告）號: CN110533013A
• 公開（公告）日: 2019-12-03
• 發明（設計）人: 徐列;柯博
• 申請（專利權）人: 圖譜未來(南京)人工智能研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 11463 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙)
• 代理人: 安衛靜<國際申請>=<國際公布>=<進入

本申請提供一種軌跡檢測方法及裝置，軌跡檢測方法包括：獲取待檢測視頻幀；對待檢測視頻幀進行行人檢測，獲得待檢測視頻幀的行人框；利用訓練好的深度神經網絡獲得待檢測視頻幀的行人框對應的行人特征向量；根據待檢測視頻幀的行人特征向量以及待檢測視頻幀的上一視頻幀的預測軌跡位置，對待檢測視頻幀的行人框以及上一視頻幀的行人軌跡進行匹配，獲得至少一個待檢測視頻幀的行人軌跡。因此，針對低幀率的視頻數據，對軌跡的檢測采用層級預測策略，即根據上一視頻幀的預測軌跡位置，對待檢測視頻幀的行人框以及上一視頻幀的行人軌跡進行匹配，以使匹配后得到的待檢測視頻幀的行人軌跡使得全局誤差最小，從而提高軌跡檢測的準確度。

技術領域

本申請涉及軌跡檢測技術領域，具體而言，涉及一種軌跡檢測方法及裝置。

背景技術

在行人軌跡檢測應用場景中，行人在空間中的移動軌跡是理解行人商業行為的重要依據，例如：商場中行人傾向于哪些風格的品牌等。近年來，隨著大數據和算法的發展，行人追蹤算法得以應用在更加復雜的商業場景中。通過攝像頭記錄畫面記錄下行人軌跡時，使用低幀率數據雖然可以降低計算成本，但是因為目標運動不夠平穩，會導致追蹤效果不佳。

發明內容

本申請提供一種軌跡檢測方法及裝置，以改善使用低幀率數據時追蹤效果不佳的問題。

為了實現上述目的，本申請實施例所提供的技術方案如下所示：

第一方面，本申請實施例提供一種軌跡檢測方法，包括：獲取待檢測視頻幀；對所述待檢測視頻幀進行行人檢測，獲得待檢測視頻幀的行人框；利用訓練好的深度神經網絡獲得所述待檢測視頻幀的行人框對應的行人特征向量；根據所述待檢測視頻幀的行人特征向量以及所述待檢測視頻幀的上一視頻幀的預測軌跡位置，對所述待檢測視頻幀的行人框以及所述上一視頻幀的行人軌跡進行匹配，獲得至少一個待檢測視頻幀的行人軌跡；其中，所述上一視頻幀的預測軌跡位置根據上一視頻幀的行人軌跡預測得到。因此，針對低幀率的視頻數據，對軌跡的檢測采用層級預測策略，即根據上一視頻幀的預測軌跡位置，對待檢測視頻幀的行人框以及上一視頻幀的行人軌跡進行匹配，以使匹配后得到的待檢測視頻幀的行人軌跡使得全局誤差最小，從而提高利用低幀率視頻數據時的軌跡檢測效果。

在本申請的可選實施例中，在所述獲取待檢測視頻幀之后，所述軌跡檢測方法還包括：根據所述上一視頻幀的行人軌跡預測得到所述上一視頻幀的預測軌跡位置。因此，可以根據上一視頻幀的行人軌跡預測得到上一視頻幀的預測軌跡位置，以根據預測得到的上一視頻幀的預測軌跡位置對待檢測視頻幀的行人框以及上一視頻幀的行人軌跡進行匹配，從而提高利用低幀率視頻數據時的軌跡檢測效果。

在本申請的可選實施例中，所述根據所述上一視頻幀的行人軌跡預測得到所述上一視頻幀的預測軌跡位置，包括：判斷所述上一視頻幀中的每一行人軌跡是否與所述上一視頻幀中的其他行人軌跡有重疊；在所述上一視頻幀中的行人軌跡與所述上一視頻幀中的其他行人軌跡有重疊時，確定所述上一視頻幀中的其他行人軌跡的當前軌跡位置為所述上一視頻幀的預測軌跡位置；在所述上一視頻幀中的行人軌跡與所述上一視頻幀中的其他行人軌跡沒有重疊時，利用卡爾曼濾波器確定所述上一視頻幀的預測軌跡位置。因此，當上一視頻幀中的某個行人軌跡與上一視頻幀中的其他行人軌跡均沒有重疊，利用卡爾曼濾波器確定上一視頻幀的預測軌跡位置；而當上一視頻幀中的某個行人軌跡與上一視頻幀中的另一行人軌跡有重疊，則將上一視頻幀中的其他行人軌跡的當前軌跡位置作為上一視頻幀的預測軌跡位置，從而避免由于行人被另一行人遮擋時，通過卡爾曼濾波器預測會使誤差較大，從而提高利用低幀率視頻數據時的軌跡檢測效果。