[發(fā)明專利]一種目標(biāo)跟蹤方法、裝置以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010584187.X
• 申請(qǐng)日: 2020-06-23
• 公開（公告）號(hào): CN111815674B
• 公開（公告）日: 2023-02-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊希;俞旭鋒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/246
• 分類號(hào): G06T7/246
• 代理公司: 深圳市威世博知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44280
• 代理人: 黎堅(jiān)怡

本申請(qǐng)公開了一種目標(biāo)跟蹤方法、裝置以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該目標(biāo)跟蹤方法包括：獲取連續(xù)多幀待檢測圖像；識(shí)別待檢測圖像的人臉框和頭肩框，以將人臉框和頭肩框關(guān)聯(lián)；計(jì)算關(guān)聯(lián)成功的人臉框中人臉的遮擋面積；在人臉的遮擋面積大于第一預(yù)設(shè)面積的情況下，采用注意力機(jī)制獲取人臉框中人臉的特征信息；在人臉的遮擋面積小于等于第一預(yù)設(shè)面積的情況下，通過人臉框獲取人臉的特征信息；計(jì)算相鄰幀待檢測圖像中人臉的特征信息的余弦距離；在余弦距離小于預(yù)設(shè)閾值的情況下，將對(duì)應(yīng)的人臉標(biāo)注為跟蹤的目標(biāo)人臉。通過上述方式，本申請(qǐng)能夠提高遮擋情況下的人臉跟蹤效果，從而大幅度提升人臉跟蹤的魯棒性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種目標(biāo)跟蹤方法、裝置以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)裝置。

背景技術(shù)

隨著計(jì)算機(jī)視覺、人工智能等相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展，其在安防領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛。人臉識(shí)別作為人工智能技術(shù)在安防首先應(yīng)用的領(lǐng)域，具有廣闊的市場前景，從而引發(fā)學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注。

在人臉識(shí)別的實(shí)現(xiàn)中，目標(biāo)跟蹤技術(shù)作為不可或缺的關(guān)鍵步驟，由于行人具有姿態(tài)多變的特性，外觀易受衣著、尺度變化、遮擋和拍攝角度以及行人穿梭產(chǎn)生互相遮擋等因素影響，使得人臉跟蹤出現(xiàn)跟丟，跟錯(cuò)等嚴(yán)重影響最終人臉識(shí)別效果的問題。其中，由于外物遮擋、同類目標(biāo)遮擋等情況在安防場景下的場景。

目前，在實(shí)際產(chǎn)品應(yīng)用上暫時(shí)沒有特別有效的方法能夠解決遮擋問題。研究針對(duì)遮擋目標(biāo)具有魯棒性且能達(dá)到實(shí)時(shí)的目標(biāo)跟蹤算法也是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的一大難題。因此，解決遮擋目標(biāo)的跟蹤在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究十分火熱并具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)至少提供一種目標(biāo)跟蹤方法、裝置以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

本申請(qǐng)第一方面提供了一種目標(biāo)跟蹤方法，所述目標(biāo)跟蹤方法包括：

獲取連續(xù)多幀待檢測圖像；

識(shí)別所述待檢測圖像的人臉框和頭肩框，以將所述人臉框和所述頭肩框關(guān)聯(lián)；

計(jì)算關(guān)聯(lián)成功的所述人臉框中人臉的遮擋面積；

在所述人臉的遮擋面積大于第一預(yù)設(shè)面積的情況下，采用注意力機(jī)制獲取所述人臉框中人臉的特征信息；

在所述人臉的遮擋面積小于等于所述第一預(yù)設(shè)面積的情況下，通過所述人臉框獲取人臉的特征信息；

計(jì)算相鄰幀待檢測圖像中人臉的特征信息的余弦距離；

在所述余弦距離小于預(yù)設(shè)閾值的情況下，將對(duì)應(yīng)的人臉標(biāo)注為跟蹤的目標(biāo)人臉。

其中，所述計(jì)算關(guān)聯(lián)成功的所述人臉框中人臉的遮擋面積的步驟，包括：

基于預(yù)設(shè)遮擋閾值判斷關(guān)聯(lián)成功的所述人臉框的人臉各個(gè)關(guān)鍵區(qū)域是否被遮擋；

結(jié)合所述人臉各個(gè)關(guān)鍵區(qū)域的判斷結(jié)果，計(jì)算所述人臉框中人臉的遮擋參數(shù)；

基于所述人臉的遮擋參數(shù)獲取所述人臉框中人臉的遮擋面積。

其中，所述計(jì)算關(guān)聯(lián)成功的所述人臉框中人臉的遮擋面積的步驟之后，所述目標(biāo)跟蹤方法還包括：

在所述人臉的遮擋面積大于第二預(yù)設(shè)面積的情況下，通過所述頭肩框獲取人臉的特征信息，其中，所述第一預(yù)設(shè)面積小于所述第二預(yù)設(shè)面積。

其中，所述通過所述頭肩框獲取人臉的特征信息的步驟，包括：

將所述頭肩框輸入頭肩特征提取網(wǎng)絡(luò)模型，獲取所述頭肩框中頭肩的特征信息；

基于所述人臉框和所述頭肩框的位置關(guān)系，由所述頭肩框中頭肩的特征信息獲取所述人臉框中人臉的特征信息。

其中，所述采用注意力機(jī)制獲取所述人臉框中人臉的特征信息的步驟，包括：