[發明專利]目標跟蹤方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201911106568.0
• 申請日: 2019-11-13
• 公開（公告）號: CN110827325B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 朱曉星;孫勇義;王成法
• 申請（專利權）人: 阿波羅智聯（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 閻敏;楊瑾瑾

本申請公開了一種目標跟蹤方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及自動駕駛領域。該目標跟蹤方法包括：獲取當前視頻幀及前一視頻幀中各個檢測框的特征信息，所述特征信息包括所述檢測框的位置信息及檢測框內障礙目標的外觀特征；其中，所述外觀特征包括紋理特征及語義特征；將所述當前視頻幀中各個檢測框的特征信息分別與所述前一視頻幀中各個檢測框的特征信息進行匹配檢測；根據匹配檢測結果確定所述當前視頻幀中各個檢測框的跟蹤軌跡。本申請實施例能夠提高目標跟蹤的準確性。

技術領域

本申請涉及自動駕駛領域，尤其涉及一種目標跟蹤方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

跟蹤是解決物體唯一性識別的手段。通過檢測過程，能夠得出視頻幀中的檢測框，每個檢測框中包括一個障礙目標；那么，前一視頻幀中的檢測框與后一視頻幀中的哪個檢測框存在匹配關系，這就是跟蹤過程需要解決的問題。如果確認了前后兩個視頻幀中的一對檢測框存在匹配關系，則可以確定出這一對檢測框中包括的障礙目標是同一個障礙目標。

在現有技術中，一般根據較為單一的信息確定檢測框之間的匹配關系，導致跟蹤準確性不高。特別是在檢測框出現重疊的情況下，由于視差的問題，更容易引起跟蹤出錯。

發明內容

本申請實施例提出一種目標跟蹤方法、裝置、電子設備及存儲介質。

第一方面，本申請實施例提出一種目標跟蹤方法，包括：

獲取當前視頻幀及前一視頻幀中各個檢測框的特征信息，特征信息包括檢測框的位置信息及檢測框內障礙目標的外觀特征；其中，外觀特征包括紋理特征及語義特征；

將當前視頻幀中各個檢測框的特征信息分別與前一視頻幀中各個檢測框的特征信息進行匹配檢測；

根據匹配檢測結果確定當前視頻幀中各個檢測框的跟蹤軌跡。

本申請實施例通過采用當前視頻幀和前一視頻幀中檢測框的位置信息和外觀特征對檢測框進行匹配檢測，并根據匹配檢測結果進行跟蹤。由于匹配檢測同時依據位置信息和外觀特征，能夠采用較豐富的數據進行匹配檢測，因此匹配檢測的準確率更高，能夠提高跟蹤的準確性。

在一種實施方式中，獲取檢測框內障礙目標的外觀特征包括：

采用神經網絡模型獲取障礙目標的外觀特征；

其中，采用神經網絡模型的低層部分獲取障礙目標的紋理特征，并采用神經網絡模型的高層部分獲取障礙目標的語義特征。

本申請實施例采用神經網絡模型的不同層級獲取障礙目標的高層特征和低層特征，能夠采集更豐富的外觀特征，提高匹配檢測的準確率，從而提高跟蹤的準確性。

在一種實施方式中，獲取檢測框的位置信息包括：

在檢測框的形狀為矩形的情況下，獲取檢測框的中心點及四個角點的位置信息。

本申請實施例利用中心點和四個角點定位檢測框，能夠簡潔高效地定位檢測框的位置，便于執行匹配檢測。

在一種實施方式中，將當前視頻幀中各個檢測框的特征信息分別與前一視頻幀中各個檢測框的特征信息進行匹配檢測，包括：

分別計算當前視頻幀中各個檢測框的特征信息與前一視頻幀中各個檢測框的特征信息之間的差異度；

根據差異度，采用預設匹配算法進行匹配檢測。

本申請實施例利用預設的匹配算法進行匹配檢測，能夠快速準確地實現檢測框之間的匹配檢測。

在一種實施方式中，計算差異度的方式為：