[發明專利]一種行人跟蹤方法、裝置、電子設備及存儲介質在審
| 申請號： | 202011053262.6 | 申請日： | 2020-09-29 |
| 公開（公告）號： | CN112330714A | 公開（公告）日： | 2021-02-05 |
| 發明（設計）人： | 李巖山;魏家立;劉瑜;王海鵬 | 申請（專利權）人： | 深圳大學 |
| 主分類號： | G06T7/246 | 分類號： | G06T7/246;G06T7/277;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250 | 代理人： | 胡曉靜 |
| 地址： | 518000 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 行人 跟蹤 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種行人跟蹤方法，其特征在于，包括：
獲取預設監控區域內的監控錄像；
在所述監控錄像中提取所述監控區域中各跟蹤對象的姿態關節信息；其中，所述姿態關節信息包括所述跟蹤對象各關節的位置和各關節的運動速度；
基于預設的非極大值抑制算法，根據所述各跟蹤對象的姿態關節信息，判斷各跟蹤對象是否為被遮擋對象；
當確定所述跟蹤對象為被遮擋對象時，根據預設的姿態關節信息關聯規則，估計所述被遮擋對象的姿態關節估計信息；
根據所述被遮擋對象的姿態關節信息和姿態關節估計信息，確定所述被遮擋對象的跟蹤結果。
2.根據權利要求1所述的行人跟蹤方法，其特征在于，還包括：
當確定所述跟蹤對象不為遮擋對象時，根據所述跟蹤對象的姿態關節信息，確定所述跟蹤對象的跟蹤結果。
3.根據權利要求1所述的行人跟蹤方法，其特征在于，所述根據所述被遮擋對象的姿態關節信息和姿態關節估計信息，確定所述被遮擋對象的跟蹤結果，包括：
根據所述被遮擋對象的姿態關節信息和姿態關節估計信息，生成對應的姿態狀態向量；
將所述狀態向量輸入至預設的卡爾曼濾波器，以得到所述被遮擋對象的跟蹤結果。
4.根據權利要求1所述的行人跟蹤方法，其特征在于，所述基于預設的非極大值抑制算法，根據所述各跟蹤對象的姿態關節信息，判斷各跟蹤對象是否為被遮擋對象，包括：
基于所述非極大值抑制算法，根據所述各跟蹤對象的姿態關節信息，計算各跟蹤對象的姿態檢測置信度；
判斷所述各跟蹤對象的姿態檢測置信度是否屬于預設的置信度區間；
當確定所述跟蹤對象的姿態檢測置信度不屬于所述置信度區間時，確定所述跟蹤對象為被遮擋對象。
5.根據權利要求4所述的行人跟蹤方法，其特征在于，還包括：
當確定所述跟蹤對象的姿態檢測置信度屬于所述置信度區間時，確定所述跟蹤對象不為被遮擋對象。
6.一種行人跟蹤裝置，其特征在于，包括：
獲取模塊，用于獲取預設監控區域內的監控錄像；
提取模塊，用于在所述監控錄像中提取所述監控區域中各跟蹤對象的姿態關節信息；其中，所述姿態關節信息包括所述跟蹤對象各關節的位置和各關節的運動速度；
判斷模塊，用于基于預設的非極大值抑制算法，根據所述各跟蹤對象的姿態關節信息，判斷各跟蹤對象是否為被遮擋對象；
估計模塊，用于當確定所述跟蹤對象為被遮擋對象時，根據預設的姿態關節信息關聯規則，估計所述被遮擋對象的姿態關節估計信息；
跟蹤模塊，用于根據所述被遮擋對象的姿態關節信息和姿態關節估計信息，確定所述被遮擋對象的跟蹤結果。
7.根據權利要求6所述的行人跟蹤裝置，其特征在于，所述跟蹤模塊，還用于：
當確定所述跟蹤對象不為遮擋對象時，根據所述跟蹤對象的姿態關節信息，確定所述跟蹤對象的跟蹤結果。
8.根據權利要求6所述的行人跟蹤裝置，其特征在于，所述跟蹤模塊，具體用于：
根據所述被遮擋對象的姿態關節信息和姿態關節估計信息，生成對應的姿態狀態向量；
將所述狀態向量輸入至預設的卡爾曼濾波器，以得到所述被遮擋對象的跟蹤結果。
9.一種電子設備，其特征在于，包括：至少一個處理器和存儲器；
所述存儲器存儲計算機執行指令；
所述至少一個處理器執行所述存儲器存儲的計算機執行指令，使得所述至少一個處理器執行如權利要求1至5任一項所述的方法。
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中存儲有計算機執行指令，當處理器執行所述計算機執行指令時，實現如權利要求1至5任一項所述的方法。
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