[發(fā)明專利]一種目標追蹤方法、裝置及相關(guān)設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011052491.6
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112150508B
• 公開（公告）日: 2023-03-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 何宇洋;張達敏;劉鵬里;謝會斌;李聰廷
• 申請（專利權(quán)）人: 濟南博觀智能科技有限公司
• 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: 張春輝

1.一種目標追蹤方法，其特征在于，包括：

分別對第一圖像幀和第二圖像幀進行目標檢測，獲得第一檢測序列和第二檢測序列；

通過預(yù)設(shè)跟蹤網(wǎng)絡(luò)分別對所述第一圖像幀和所述第二圖像幀進行特征提取，獲得第一特征圖和第二特征圖；其中，所述特征圖包括對應(yīng)圖像幀的全局特征和局部特征；

將所述第一檢測序列的中心坐標映射于所述第一特征圖，獲得第一特征向量，將所述第二檢測序列的中心坐標映射于所述第二特征圖，獲得第二特征向量；

對所述第一特征向量和所述第二特征向量進行特征匹配，獲得匹配結(jié)果；

根據(jù)所述匹配結(jié)果確定所述第二檢測序列中與所述第一檢測序列相匹配的目標；

其中，所述通過預(yù)設(shè)跟蹤網(wǎng)絡(luò)分別對所述第一圖像幀和所述第二圖像幀進行特征提取，獲得第一特征圖和第二特征圖，包括：

根據(jù)所述第一圖像幀和所述第一檢測序列獲得第一目標小圖序列；

根據(jù)所述第二圖像幀和所述第二檢測序列獲得第二目標小圖序列；

分別對所述第一圖像幀和所述第一目標小圖序列進行特征提取，獲得第一全局特征圖和第一局部特征圖；

分別對所述第二圖像幀和所述第二目標小圖序列進行特征提取，獲得第二全局特征圖和第二局部特征圖；

將所述第一全局特征圖和所述第一局部特征圖相結(jié)合獲得第一特征圖；

將所述第二全局特征圖和所述第二局部特征圖相結(jié)合獲得第二特征圖。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標追蹤方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)跟蹤網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)包括平衡損失函數(shù)和對比損失函數(shù)，所述平衡損失函數(shù)和所述對比損失函數(shù)均基于對應(yīng)圖像幀的余弦距離矩陣和標簽矩陣獲得。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標追蹤方法，其特征在于，所述對所述第一特征向量和所述第二特征向量進行特征匹配，獲得匹配結(jié)果，包括：

計算所述第一特征向量和所述第二特征向量的余弦相似度；

判斷所述余弦相似度是否超出預(yù)設(shè)閾值，若是，則匹配成功，若否，則匹配失敗。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任意一項所述的目標追蹤方法，其特征在于，還包括：

統(tǒng)計所述第一檢測序列中的未匹配目標；

輸出關(guān)于所述未匹配目標的追蹤結(jié)束提示。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的目標追蹤方法，其特征在于，所述統(tǒng)計所述第一檢測序列中的未匹配目標，包括：

統(tǒng)計所述第一檢測序列中各目標的匹配失敗次數(shù)；

若所述匹配失敗次數(shù)超出預(yù)設(shè)次數(shù)，則將對應(yīng)目標作為所述未匹配目標。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的目標追蹤方法，其特征在于，還包括：

統(tǒng)計所述第一檢測序列中的匹配目標；

獲取所述匹配目標的ID信息；

將所述ID信息賦予所述匹配目標在所述第二檢測序列中的配對目標。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的目標追蹤方法，其特征在于，還包括：

統(tǒng)計所述第二檢測序列中的未匹配目標；

為所述第二檢測序列中的未匹配目標增設(shè)新的ID信息。