[發明專利]視頻中目標物體的跟蹤方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201911203378.0
• 申請日: 2019-11-29
• 公開（公告）號: CN111105440B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 李果;張玉梅;李虎;樊鴻飛;蔡媛
• 申請（專利權）人: 北京金山云網絡技術有限公司;北京金山云科技有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/11;G06T7/194
• 代理公司: 北京博遵律師事務所 11761
• 代理人: 馬佑平

本發明公開了一種視頻中目標物體的跟蹤方法、裝置、設備及存儲介質，其中方法包括：根據當前幀圖像、上一幀圖像的目標區域和上一幀圖像的前背景分割圖確定當前幀圖像中跟蹤的目標區域對應的初始前景分割圖、初始背景分割圖；目標區域為目標物體所在的區域；根據初始前景分割圖、初始背景分割圖、上一幀圖像的前背景分割圖確定非待定區域和待定區域；針對待定區域的每個像素的像素位置和像素值，確定每個像素的像素類別；將非待定區域和確定像素類別后的待定區域中、像素類別為前景的像素和像素類別為背景的像素組成的圖像作為當前幀圖像跟蹤的目標區域對應的前背景分割圖。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，更具體地，涉及一種視頻中目標物體的跟蹤方法、一種視頻中目標物體的跟蹤裝置、一種電子設備以及一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

視頻中目標物體的跟蹤已經成為計算機視覺中一項重要的任務，被越來越廣泛的應用。其中。視頻中目標物體的跟蹤指的是，在一個視頻中能夠對指定的目標物體進行持續跟蹤。

目前，在實現視頻中的目標物體的跟蹤時，通常使用深度學習的方法。比如，可以通過訓練好的深度學習模型，識別視頻的每一幀圖像中目標物體所在的矩形區域，進而達到跟蹤視頻中的目標物體的跟蹤的目的。

但是，利用深度學習的方法實現視頻中目標物體的跟蹤時，只能識別出視頻的每一幀圖像中目標物體大致所在的矩形區域，即通過深度學習的方法只能對視頻中目標物體進行粗略跟蹤，這樣使得跟蹤不夠精確。

發明內容

本發明的一個目的是提供一種新的視頻中目標物體的跟蹤方案。

根據本發明的第一方面，提供了一種視頻中目標物體的跟蹤方法，包括：

根據當前幀圖像、上一幀圖像的目標區域和上一幀圖像的前背景分割圖確定當前幀圖像中跟蹤的目標區域對應的初始前景分割圖、初始背景分割圖；所述目標區域為目標物體所在的區域；

根據所述初始前景分割圖、所述初始背景分割圖、上一幀圖像的前背景分割圖確定非待定區域和待定區域；其中，所述非待定區域為所述初始前景分割圖、所述初始背景分割圖、上一幀圖像的前背景分割圖中相同像素位置處的像素類別一致的像素所組成的區域，所述待定區域為所述初始前景分割圖、所述初始背景分割圖、上一幀圖像的前背景分割圖中相同像素位置處的像素類別不一致的像素所組成的區域；所述像素類別包括前景、背景；

針對所述待定區域的每個像素的像素位置和像素值，確定所述每個像素的像素類別；

將所述非待定區域和確定像素類別后的待定區域中、像素類別為前景的像素和像素類別為背景的像素組成的圖像作為當前幀圖像跟蹤的目標區域對應的前背景分割圖。

可選的，所述根據當前幀圖像、上一幀圖像的目標區域和上一幀圖像的前背景分割圖確定當前幀圖像中跟蹤的目標區域對應的初始前景分割圖、初始背景分割圖，包括：

根據所述當前幀圖像的特征點、所述上一幀圖像的目標區域的特征點和所述上一幀圖像的前背景分割圖確定前景空間變換信息和背景空間變換信息；

根據所述前景空間變換信息、所述上一幀圖像的前背景分割圖，確定所述初始前景分割圖；

根據所述背景空間變換信息、所述上一幀圖像的前背景分割圖，確定所述初始背景分割圖。

可選的，根據所述當前幀圖像的特征點、所述上一幀圖像的目標區域的特征點和所述上一幀圖像的前背景分割圖確定前景空間變換信息和背景空間變換信息包括：

將所述當前幀圖像的特征點與所述上一幀圖像的目標區域的特征點進行匹配，得到多個特征點對；其中，每一特征點對包括：位于所述當前幀圖像的特征點和在所述上一幀圖像的目標區域中與該特征點匹配的特征點；

根據所述上一幀圖像的前背景分割圖對所述多個特征點對進行劃分，得到前景特征點對和背景特征點對；