[發明專利]一種行人跟蹤方法、行人跟蹤系統、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210244045.8
• 申請日: 2022-03-14
• 公開（公告）號: CN114332168A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 李曉川;李仁剛;趙雅倩;郭振華;范寶余;張潤澤
• 申請（專利權）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06N3/04;G06V40/20;G06V40/10;G06V10/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 耿苑

本申請公開了一種行人跟蹤方法，包括：將當前幀圖像輸入行人檢測網絡模型進行行人檢測得到粗檢框和精檢框；其中，精檢框的置信度高于粗檢框的置信度；將精檢框對應的行人圖像輸入行人重識別網絡模型，并根據行人重識別網絡模型輸出的結果更新行人軌跡庫中的行人信息；根據行人軌跡庫中未更新行人信息的行人構建丟失索引集合；將粗檢框對應的行人圖像輸入行人重識別網絡模型，并根據行人重識別網絡模型輸出的結果與丟失索引集合的行人信息進行匹配，根據所述匹配結果更新所述行人軌跡庫；利用所述行人軌跡庫執行行人跟蹤操作，能夠提高行人跟蹤的準確率。本申請還公開了一種行人跟蹤系統、一種存儲介質及一種電子設備，具有以上有益效果。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種行人跟蹤方法、行人跟蹤系統、電子設備及存儲介質。

背景技術

一直以來，行人目標跟蹤（又稱行人跟蹤）都是計算機視覺領域最重要的研究方向之一，由于較高的落地價值和實用性，行人目標跟蹤受到各方面研究人員的重視，大量科研人員躋身其科研社區中。在過去幾十年，目標跟蹤取得了長足的發展。

多目標跟蹤（MOT）是目標跟蹤領域一個較難的課題，現階段，該領域從業研究者們通常會結合目標檢測和度量學習來實現，通常會采用目標檢測算法進行行人定位，并將定位到的行人用度量學習提取特征，進而通過特征的匹配策略來實現同一行人軌跡的計算。但由于跟蹤目標數量較多，現有策略會造成較多的漏幀（False Negative）現象及ID漂移（ID-Switch）現象。其中，擁擠人群、障礙物遮擋、攝像頭分辨率較低等因素都會導致行人跟蹤的錯誤。因此，如何利用目標檢測及度量學習，設計更高精度的目標跟蹤算法策略，成為該領域技術落地量產的必要條件。

因此，如何提高行人跟蹤的準確率是本領域技術人員目前需要解決的技術問題。

發明內容

本申請的目的是提供一種行人跟蹤方法、行人跟蹤系統、電子設備及存儲介質，能夠提高行人跟蹤的準確率。

為解決上述技術問題，本申請提供一種行人跟蹤方法，包括：

將當前幀圖像輸入行人檢測網絡模型進行行人檢測得到粗檢框和精檢框；其中，所述精檢框的置信度高于所述粗檢框的置信度；

將所述精檢框對應的行人圖像輸入行人重識別網絡模型，并根據所述行人重識別網絡模型輸出的結果更新行人軌跡庫中的行人信息；

根據所述行人軌跡庫中未更新行人信息的行人構建丟失索引集合；

將所述粗檢框對應的行人圖像輸入所述行人重識別網絡模型，并根據所述行人重識別網絡模型輸出的結果與所述丟失索引集合的行人信息進行匹配，根據所述匹配結果更新所述行人軌跡庫；

利用所述行人軌跡庫執行行人跟蹤操作。

可選的，所述將當前幀圖像輸入行人檢測網絡模型進行行人檢測得到粗檢框和精檢框，包括：

將所述當前幀圖像輸入所述行人檢測網絡模型進行行人檢測，以便所述行人檢測網絡模型輸出多個行人框；

確定第一閾值和第二閾值；其中，所述第一閾值小于所述第二閾值；

刪除所有所述行人框中置信度小于所述第一閾值的行人框得到所述粗檢框的集合；

刪除所述粗檢框的集合中置信度小于所述第二閾值的行人框得到備選框集合，對所述備選框集合中的重合框進行刪減得到所述精檢框的集合。

可選的，將所述精檢框對應的行人圖像輸入行人重識別網絡模型，并根據所述行人重識別網絡模型輸出的結果更新行人軌跡庫中的行人信息，包括：

根據所述精檢框的坐標位置對所述當前幀圖像進行裁剪得到精檢行人圖像；

將所述精檢行人圖像輸入所述行人重識別網絡模型，以便所述行人重識別網絡模型輸出所述精檢行人圖像對應的精檢行人外觀特征；

將所述精檢行人外觀特征與所述行人軌跡庫的行人外觀特征進行余弦距離運算，得到精檢外觀特征矩陣；