[發(fā)明專利]目標(biāo)檢測與跟蹤的方法、裝置和系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911042204.0
• 申請日: 2019-10-30
• 公開（公告）號: CN112750145A
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李昊;賀群;劉康;全碩;辛冠軍;付睿;周路;于志剛;孫靜博
• 申請（專利權(quán)）人: 中國電信股份有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/277
• 代理公司: 中國貿(mào)促會專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 11038
• 代理人: 許蓓

1.一種目標(biāo)檢測與跟蹤的方法，其特征在于，包括：

獲取視頻；

從所述視頻當(dāng)前的第一視頻幀中檢測所有目標(biāo)，以獲取每個目標(biāo)所屬的分類和初始位置，并在所述視頻中對每個目標(biāo)進行標(biāo)注；

基于每個目標(biāo)的初始位置，對所述視頻的第一視頻幀之后的多個視頻幀中的每個目標(biāo)進行跟蹤；

當(dāng)跟蹤時間達到預(yù)設(shè)時間時，從所述視頻當(dāng)前的第二視頻幀中檢測所有目標(biāo)，以獲取每個目標(biāo)的更新位置；

基于每個目標(biāo)的更新位置，對所述視頻的第二視頻幀之后的多個視頻幀中的每個目標(biāo)進行跟蹤；

重復(fù)上述的獲取更新位置以及基于更新位置進行目標(biāo)跟蹤的步驟，直至視頻監(jiān)測結(jié)束。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用目標(biāo)檢測算法從視頻幀中檢測目標(biāo)，并利用目標(biāo)跟蹤算法對多個視頻幀中的目標(biāo)進行跟蹤。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，

所述目標(biāo)檢測算法包括：更快速的區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Faster R-CNN；

所述目標(biāo)跟蹤算法包括：卡爾曼濾波算法。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，

所述Faster R-CNN包括用于提取圖像特征的卷積層、用于生成推薦區(qū)域的區(qū)域推薦網(wǎng)絡(luò)RPN、感興趣區(qū)域池化層和分類層，

其中，所述卷積層基于Mobile-Net實現(xiàn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，

獲取的所述視頻為實時視頻。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，

所述目標(biāo)為生物面部目標(biāo)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，

上報監(jiān)測到的每個目標(biāo)的位置信息以及相應(yīng)的監(jiān)測時間。

8.一種目標(biāo)檢測與跟蹤的裝置，其特征在于，包括：

存儲器；以及

耦接至所述存儲器的處理器，所述處理器被配置為基于存儲在所述存儲器中的指令，執(zhí)行權(quán)利要求1-7任一項所述的目標(biāo)檢測與跟蹤的方法。

9.一種目標(biāo)檢測與跟蹤的系統(tǒng)，其特征在于，包括：

視頻采集裝置，以及

權(quán)利要求8所述的目標(biāo)檢測與跟蹤的裝置，被配置為基于所述視頻采集裝置采集的視頻進行目標(biāo)檢測與跟蹤的處理。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

業(yè)務(wù)系統(tǒng)，被配置為基于所述目標(biāo)檢測與跟蹤的裝置上報的監(jiān)測到的每個目標(biāo)的位置信息以及相應(yīng)的監(jiān)測時間，進行業(yè)務(wù)處理。

11.一種非瞬時性計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-7任一項所述的目標(biāo)檢測與跟蹤的方法。