[發明專利]基于目標檢測網絡的目標跟蹤方法、裝置、設備及介質

有效

• 申請號: 202110434628.2
• 申請日: 2021-04-22
• 公開（公告）號: CN113159032B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 趙婭琳;陸進;劉玉宇;肖京
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V10/25
• 分類號: G06V10/25;G06V10/75;G06V10/774;G06T7/246;G06T7/277
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 譚果林

1.一種基于目標檢測網絡的目標跟蹤方法，其特征在于，包括：

獲取目標對象在第一待檢測圖像中的第一位置信息，以及目標對象在第二待檢測圖像中的第二位置信息；所述第二待檢測圖像是指在待檢測視頻中與所述第一待檢測圖像時間相鄰且時間位于所述第一待檢測圖像之后的圖像；

根據所述第一位置信息，采用卡爾曼濾波模型預測所述第二待檢測圖像中目標對象的第一預測位置信息，并確定與所述第一預測位置信息對應的第一ROI區域；

根據所述第二位置信息，對所述第二待檢測圖像進行ROI區域提取，得到第二ROI區域；

確定所述第一ROI區域與所述第二ROI區域之間的第一最小余弦距離，同時確定所述第二位置信息與所述第一預測位置信息之間的第一位置重合度；

根據所述第一最小余弦距離以及所述第一位置重合度，通過匈牙利算法確定所述目標對象在第二待檢測圖像中的第一跟蹤匹配結果；

所述通過匈牙利算法確定所述目標對象在第二待檢測圖像中的第一跟蹤匹配結果之后，包括：

在所述第一跟蹤匹配結果為匹配失敗結果時，將匹配失敗總次數累加一；

在預設檢測時間內，所述匹配失敗總次數小于預設失敗閾值時，獲取所述待檢測視頻中第三待檢測圖像，以及目標對象在所述第三待檢測圖像中的第三位置信息；所述第三待檢測圖像是指與所述第二待檢測圖像時間相鄰且時間位于所述第二待檢測圖像之后的圖像；

根據所述第二位置信息，采用卡爾曼濾波模型預測所述第三待檢測圖像中目標對象的第二預測位置信息，并確定與所述第二預測位置信息對應的第三ROI區域；

根據所述第三位置信息，對所述第三待檢測圖像進行ROI區域提取，得到第四ROI區域；

確定所述第三ROI區域與所述第四ROI區域之間的第二最小余弦距離，同時確定所述第二位置信息與所述第二預測位置信息之間的第二位置重合度；

根據所述第二最小余弦距離以及所述第二位置重合度，通過匈牙利算法確定所述目標對象在第三待檢測圖像中的第二跟蹤匹配結果。

2.如權利要求1所述的基于目標檢測網絡的目標跟蹤方法，其特征在于，所述獲取目標對象在第一待檢測圖像中的第一位置信息，以及目標對象在第二待檢測圖像中的第二位置信息，包括：

獲取待檢測視頻，所述待檢測視頻中包含多幀待檢測圖像；

將所述待檢測視頻中任意一幀所述待檢測圖像記錄為所述第一待檢測圖像；

通過目標檢測網絡對所述第一待檢測圖像進行目標檢測，得到所述第一位置信息；同時通過目標檢測網絡對所述第二待檢測圖像進行目標檢測，得到所述第二位置信息。

3.如權利要求2所述的基于目標檢測網絡的目標跟蹤方法，其特征在于，所述通過目標檢測網絡對被選取的所述第一待檢測圖像進行目標檢測，得到所述第一位置信息，包括：

將所述第一待檢測圖像輸入至所述目標檢測網絡中的骨干網絡，以對所述第一待檢測圖像進行下采樣處理，得到與所述第一待檢測圖像對應的多個待檢測特征圖層；

對各所述待檢測特征圖層依次進行圖層處理，得到與所述第一待檢測圖像對應的目標特征圖層；

對所述目標特征圖層進行位置特征提取，得到所述第一位置信息。

4.如權利要求3所述的基于目標檢測網絡的目標跟蹤方法，其特征在于，所述待檢測特征圖層中包括第一特征圖層、第二特征圖層、第三特征圖層以及第四特征圖層；所述對各所述待檢測特征圖層依次進行圖層處理，得到與所述第一待檢測圖像對應的目標特征圖層，包括：

對所述第四特征圖層進行卷積處理，并對卷積處理后的第四特征圖層進行上采樣，得到與第三特征圖層具有相同維度的第五特征圖層；

將所述第五特征圖層與所述第三特征圖層進行維度疊加得到第一疊加圖層之后，對所述第一疊加圖層進行卷積處理，并對卷積處理后的第一疊加圖層進行上采樣，得到與第二特征圖層具有相同維度的第六特征圖層；

將所述第六特征圖層與所述第二特征圖層進行維度疊加得到第二疊加圖層之后，對所述第二疊加圖層進行卷積處理，并對卷積處理后的第二疊加圖層進行上采樣，得到與第一特征圖層具有相同維度的第七特征圖層；

將所述第七特征圖層與所述第一特征圖層進行維度疊加得到第三疊加圖層之后，對所述第三疊加圖層進行卷積處理，并對卷積處理后的第三疊加圖層進行上采樣，得到所述目標特征圖層。