[發明專利]對象追蹤方法及裝置、電子設備

在審

• 申請號: 202010943686.3
• 申請日: 2020-09-09
• 公開（公告）號: CN112085769A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 王昕辰;胡鍇;盧俊
• 申請（專利權）人: 武漢融氫科技有限公司;北京融鏈科技有限公司
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277;G06K9/62
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 董文倩

1.一種對象追蹤方法，其特征在于，包括：

獲取加氫站的加氫圖像，其中，所述加氫圖像中至少包括：加氫對象的對象畫面；

提取所述加氫圖像中每個所述加氫對象的對象信息；

將所述對象信息傳遞到濾波模型中，以對目標加氫對象進行追蹤，其中，所述濾波模型是采用卡爾曼濾波算法建立的。

2.根據權利要求1所述的對象追蹤方法，其特征在于，將所述對象信息傳遞到濾波模型中，以對目標加氫對象進行追蹤的步驟，包括：

采用時間更新算法更新當前時刻每個加氫對象的加氫狀態；

采用所述濾波模型根據當前時刻每個加氫對象的所述加氫狀態，預估下一時刻的加氫狀態；

基于預估得到的下一時刻的加氫狀態，對所述目標加氫對象進行追蹤。

3.根據權利要求1所述的對象追蹤方法，其特征在于，在對目標加氫對象進行追蹤之后，所述對象追蹤方法還包括：

若追蹤過程出現斷開追蹤或者出現遮擋物時，采用對象重識別模型重新識別所述目標加氫對象的對象位置。

4.根據權利要求3所述的對象追蹤方法，其特征在于，采用對象重識別模型重新識別所述目標加氫對象的對象位置的步驟，包括：

讀取對象模板庫，得到所述加氫站每個加氫對象的對象標準模板，其中，所述對象標準模板至少包括：對象標識、五官信息和體型信息；

基于所述對象標準模板和每個加氫對象的對象圖像，構建所述對象重識別模型；

采用所述對象重識別模型重新分析所述加氫站中當前每個加氫對象與所述目標加氫對象的匹配相似度；

選取匹配相似度最大的加氫對象作為所述目標加氫對象，確定所述目標加氫對象的當前所處位置，重新建立追蹤連接。

5.一種對象追蹤裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取加氫站的加氫圖像，其中，所述加氫圖像中至少包括：加氫對象的對象畫面；

提取單元，用于提取所述加氫圖像中每個所述加氫對象的對象信息；

追蹤單元，用于將所述對象信息傳遞到濾波模型中，以對目標加氫對象進行追蹤，其中，所述濾波模型是采用卡爾曼濾波算法建立的。

6.根據權利要求5所述的對象追蹤裝置，其特征在于，所述追蹤單元包括：

更新模塊，用于采用時間更新算法更新當前時刻每個加氫對象的加氫狀態；

預估模塊，用于采用所述濾波模型根據當前時刻每個加氫對象的所述加氫狀態，預估下一時刻的加氫狀態；

追蹤模塊，用于基于預估得到的下一時刻的加氫狀態，對所述目標加氫對象進行追蹤。

7.根據權利要求5所述的對象追蹤裝置，其特征在于，在對目標加氫對象進行追蹤之后，所述對象追蹤方法還包括：

重識別模塊，用于在追蹤過程出現斷開追蹤或者出現遮擋物時，采用對象重識別模型重新識別所述目標加氫對象的對象位置。

8.根據權利要求7所述的對象追蹤裝置，其特征在于，所述重識別模塊包括：

讀取子模塊，用于讀取對象模板庫，得到所述加氫站每個加氫對象的對象標準模板，其中，所述對象標準模板至少包括：對象標識、五官信息和體型信息；

構建子模塊，用于基于所述對象標準模板和每個加氫對象的對象圖像，構建所述對象重識別模型；

匹配子模塊，用于采用所述對象重識別模型重新分析所述加氫站中當前每個加氫對象與所述目標加氫對象的匹配相似度；

追蹤子模塊，用于選取匹配相似度最大的加氫對象作為所述目標加氫對象，確定所述目標加氫對象的當前所處位置，重新建立追蹤連接。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

處理器；以及

存儲器，用于存儲所述處理器的可執行指令；

其中，所述處理器配置為經由執行所述可執行指令來執行權利要求1至4中任意一項所述的對象追蹤方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質包括存儲的計算機程序，其中，在所述計算機程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質所在設備執行權利要求1至4中任意一項所述的對象追蹤方法。