[發(fā)明專利]一種對象識別跟蹤方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011050690.3
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112183365A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設計）人: 楊靜林
• 申請（專利權）人: 京東方科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/246
• 代理公司: 北京銀龍知識產(chǎn)權代理有限公司 11243
• 代理人: 黃燦;顧春天

本公開提供一種對象識別跟蹤方法和裝置。對象識別跟蹤方法包括檢測目標幀圖像中包括的M個第一對象；獲取第一視頻數(shù)據(jù)中的跟蹤數(shù)據(jù)中包括的N個第二對象，每一第二對象與所述第一對象的匹配權重隨當前第二對象所在圖像與所述目標幀圖像之間的時間間隔變化；將所述M個第一對象與所述N個第二對象相匹配，以確定每一第一對象和每一第二對象的對應關系；根據(jù)所述M個第一對象與所述N個第二對象的匹配結果跟蹤所述第一對象。這樣，通過根據(jù)第二對象和第一對象的匹配權重確定跟蹤數(shù)據(jù)所使用的圖像幀數(shù)量，有助于減少所需使用的第一視頻數(shù)據(jù)的圖像幀數(shù)量，提高對于對象的識別和跟蹤效率。

技術領域

本公開涉及對象跟蹤技術領域，尤其涉及一種對象識別跟蹤方法和裝置。

背景技術

在視頻的監(jiān)控和視頻數(shù)據(jù)的處理過程中，多目標跟蹤為一種常見且具有實用意義的技術。本公開的發(fā)明人在實現(xiàn)本申請相關技術中，發(fā)現(xiàn)，可以通過先對目標進行識別，然后通過多幀累計的方式實現(xiàn)對于目標的跟蹤，但是這種方式需要較高的計算量，當累計的幀數(shù)比較大，存在較大的計算延遲，導致跟蹤的效率降低。

發(fā)明內(nèi)容

本公開實施例提供一種對象識別跟蹤方法和裝置，以提高對于對象識別和跟蹤的效率。

第一方面，本公開實施例提供了一種對象識別跟蹤方法，包括以下步驟：

檢測目標幀圖像中包括的M個第一對象，所述M為正整數(shù)；

獲取第一視頻數(shù)據(jù)中的跟蹤數(shù)據(jù)中包括的N個第二對象，所述第一視頻數(shù)據(jù)包括所述目標幀圖像之前的L幀圖像，其中，N和L均為正整數(shù)，L是根據(jù)述第二對象與所述第一對象的匹配權重確定的；

將所述M個第一對象與所述N個第二對象相匹配，以確定每一第一對象和每一第二對象的對應關系，每一第二對象與所述第一對象的匹配權重隨當前第二對象所在圖像與所述目標幀圖像之間的時間間隔變化；

根據(jù)所述M個第一對象與所述N個第二對象的匹配結果跟蹤所述第一對象。

在一些實施例中，所述將所述M個第一對象與所述N個第二對象相匹配，以確定所述第一對象和所述第二對象的對應關系包括：

分別計算所述L幀圖像中每一幀圖像中的N個第二對象的特征向量與所述M個第一對象的特征向量的特征距離；

依次計算每個所述第二對象與所述第一對象的特征距離的加權移動平均值，其中，每一第二對象與所述第一對象的匹配權重隨當前第二對象所在圖像與所述目標幀圖像之間的時間間隔的減小而增加；

將加權移動平均值大于預設閾值，且最大的第一對象和第二對象相對應。

在一些實施例中，所述第二對象與所述第一對象的匹配權重，隨所在圖像與所述目標幀圖像之間的時間間隔的減小而呈指數(shù)變化。

在一些實施例中，所述檢測目標幀圖像中包括的M個第一對象，包括：

分別提取目標幀圖像中包括的M個第一對象的特征向量；

所述獲取第一視頻數(shù)據(jù)中的跟蹤數(shù)據(jù)中包括的N個第二對象，包括：

生成所述第一視頻數(shù)據(jù)中每一被跟蹤的第二對象對應的特征向量；

所述將所述M個第一對象與所述N個第二對象相匹配，包括：

計算每一所述第一對象的特征向量與每一第二對象的特征向量的特征距離；

根據(jù)所述特征距離確定每一所述第一對象的特征向量與所述N個第二對象的特征向量的最大匹配，并將所述最大匹配作為相對應的第一對象和第二對象。

在一些實施例中，所述根據(jù)所述M個第一對象與所述N個第二對象的匹配結果跟蹤所述第一對象，包括：