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[發(fā)明專利]一種目標跟蹤方法、裝置及電子設(shè)備有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010315629.0 申請日: 2020-04-21
公開(公告)號: CN111524164B 公開(公告)日: 2023-10-13
發(fā)明(設(shè)計)人: 戴鵬;翁仁亮;崔元建 申請(專利權(quán))人: 北京愛筆科技有限公司
主分類號: G06T7/246 分類號: G06T7/246
代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 代理人: 尹秀
地址: 100094 北京市海淀區(qū)北清路*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 目標 跟蹤 方法 裝置 電子設(shè)備
【權(quán)利要求書】:

1.一種目標跟蹤方法,其特征在于,包括:

獲取多個初始運動軌跡以及所述初始運動軌跡的軌跡特征;所述初始運動軌跡由多個軌跡片段依據(jù)預(yù)設(shè)軌跡組合規(guī)則組合得到;

調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練的軌跡分析模型對所述初始運動軌跡的軌跡特征進行處理,得到所述初始運動軌跡的軌跡純凈度分析結(jié)果;所述軌跡分析模型通過軌跡樣本訓(xùn)練得到;所述軌跡樣本包括軌跡特征以及軌跡純凈度;所述軌跡純凈度分析結(jié)果為所述初始運動軌跡為同一運動目標的運動軌跡的分析結(jié)果;

從多個所述初始運動軌跡中篩選出軌跡純凈度分析結(jié)果為預(yù)設(shè)純凈度分析結(jié)果的初始運動軌跡,并作為待分析軌跡;

對所述待分析軌跡進行軌跡片段去重操作,得到目標運動軌跡。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標跟蹤方法,其特征在于,獲取所述初始運動軌跡的軌跡特征,包括:

確定所述初始運動軌跡包括的軌跡片段的軌跡片段特征;所述至少一個軌跡片段按照時間先后順序依次排列;

依據(jù)相鄰的所述軌跡片段的軌跡片段特征,計算得到每一所述軌跡片段的相對軌跡片段特征;

基于所有的所述軌跡片段的相對軌跡片段特征,計算所述相對軌跡片段特征中的每一子特征的標準差,并將所述每一子特征的標準差進行組合,得到所述初始運動軌跡的軌跡特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標跟蹤方法,其特征在于,對所述待分析軌跡進行軌跡片段去重操作,得到目標運動軌跡,包括:

對任兩個所述待分析軌跡中相同的軌跡片段進行去重操作,得到目標運動軌跡。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的目標跟蹤方法,其特征在于,對任兩個所述待分析軌跡中相同的軌跡片段進行去重操作,得到目標運動軌跡,包括:

將所述待分析軌跡按照包括的軌跡片段的數(shù)量進行排序操作;

按照排序順序依次將每一所述待分析軌跡作為待處理軌跡;

刪除所述待處理軌跡對應(yīng)的目標軌跡片段,以得到目標運動軌跡;

所述目標軌跡片段位于所述待處理軌跡之后的待分析軌跡中、且與所述待處理軌跡中的軌跡片段相同。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的目標跟蹤方法,其特征在于,在所述刪除所述待處理軌跡對應(yīng)的目標軌跡片段,以得到目標運動軌跡之后,還包括:

為所述目標運動軌跡中的軌跡片段設(shè)置對應(yīng)的軌跡標識;不同的所述目標運動軌跡中的軌跡片段的軌跡標識不同。

6.一種目標跟蹤裝置,其特征在于,包括:

數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取多個初始運動軌跡以及所述初始運動軌跡的軌跡特征;所述初始運動軌跡由多個軌跡片段依據(jù)預(yù)設(shè)軌跡組合規(guī)則組合得到;

結(jié)果分析模塊,用于調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練的軌跡分析模型對所述初始運動軌跡的軌跡特征進行處理,得到所述初始運動軌跡的軌跡純凈度分析結(jié)果;所述軌跡分析模型通過軌跡樣本訓(xùn)練得到;所述軌跡樣本包括軌跡特征以及軌跡純凈度;所述軌跡純凈度分析結(jié)果為所述初始運動軌跡為同一運動目標的運動軌跡的分析結(jié)果;

軌跡篩選模塊,用于從多個所述初始運動軌跡中篩選出軌跡純凈度分析結(jié)果為預(yù)設(shè)純凈度分析結(jié)果的初始運動軌跡,并作為待分析軌跡;

去重模塊,用于對所述待分析軌跡進行軌跡片段去重操作,得到目標運動軌跡。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的目標跟蹤裝置,其特征在于,所述數(shù)據(jù)獲取模塊包括:

特征確定子模塊,用于確定所述初始運動軌跡包括的軌跡片段的軌跡片段特征;所述至少一個軌跡片段按照時間先后順序依次排列;

特征計算子模塊,用于依據(jù)相鄰的所述軌跡片段的軌跡片段特征,計算得到每一所述軌跡片段的相對軌跡片段特征;

特征生成子模塊,用于基于所有的所述軌跡片段的相對軌跡片段特征,計算所述相對軌跡片段特征中的每一子特征的標準差,并將所述每一子特征的標準差進行組合,得到所述初始運動軌跡的軌跡特征。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的目標跟蹤裝置,其特征在于,所述去重模塊用于對所述待分析軌跡進行軌跡片段去重操作,得到目標運動軌跡時,具體用于:

對任兩個所述待分析軌跡中相同的軌跡片段進行去重操作,得到目標運動軌跡。

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3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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