一种识别跟踪方法和电子设备技术

本申请提供了一种识别跟踪方法，包括：获取视频帧流，所述视频帧流包括至少两帧影像；根据所述视频帧流的第一类别信息，分析得到任一帧影像中包含至少一个跟踪对象；基于所述视频帧流中的第一类别信息满足预设条件，采用第二类别信息对所述视频帧流进行识别，得到至少一个跟踪对象。采用该方法，通过将先根据第一类别信息分析视频帧流得到跟踪对象，而当该第一类别信息满足预设条件时，则依据第二类别信息视频帧流进行识别，得到跟踪对象，该方案中，开始仅依据一种类别信息进行分析识别，当该类别信息无法进行识别时再采用其他类别信息进行识别，提高了识别跟踪的准确度。

A Recognition and Tracking Method and Electronic Equipment

This application provides an identification and tracking method, which includes: acquiring a video frame stream comprising at least two frames of images; analyzing and obtaining at least one tracking object in any frame image according to the first category information of the video frame stream; and using the second category information to stream the video frame based on the first category information in the video frame stream satisfying the preset conditions. Row recognition to obtain at least one tracking object. Using this method, the tracking object is obtained by analyzing the video frame stream according to the first category information first, and when the first category information satisfies the preset conditions, the tracking object is identified according to the second category information video frame stream. In this scheme, only one category information is used for analysis and recognition, and other categories are used when the category information can not be recognized. Information recognition improves the accuracy of recognition and tracking.

【技术实现步骤摘要】
一种识别跟踪方法和电子设备
本专利技术涉及电子设备领域，更具体的说，是涉及一种识别跟踪方法和电子设备。
技术介绍
在人工智能时代的大环境下，人脸识别追踪技术已经被应用于各种领域，成为重要的用户身份识别和认证手段。以基于视频的人脸识别为例，主要流程包括人脸检测、跟踪、识别、综合识别：人脸检测即在当前帧中确定人脸的位置；给定人脸在上一帧的位置，跟踪用来确定人脸在当前帧的位置；识别则指寻找与当前人脸最相似的人脸模板；基于跟踪和识别结果，综合识别给出最终识别结果。上述流程中，跟踪步骤和识别步骤通常独立按先后顺序进行。实际应用中，受到遮挡等因素的影响，跟踪结果并不可靠，甚至发生从一个人脸跟踪到另一个人脸的情况。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种识别跟踪方法，解决了现有技术中识别跟踪结果不可靠的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种识别跟踪方法，包括：获取视频帧流，所述视频帧流包括至少两帧影像；根据所述视频帧流的第一类别信息，分析得到任一帧影像中包含至少一个跟踪对象；基于所述视频帧流中的第一类别信息满足预设条件，依据第二类别信息对所述视频帧流进行识别，得到至少一个跟踪对象。优选的，上述的方法，判断视频帧流中的第一类别信息是否满足预设条件，包括：基于分析得到任一帧影像中包含至少两个跟踪对象，得到所述至少两个跟踪对象的位置信息；计算任意两个跟踪对象的相对位置是否满足预设距离，得到第一计算结果；基于所述第一计算结果表征第一跟踪对象与第二跟踪对象的相对位置不大于预设距离，则所述视频帧流中的第一类别信息满足预设条件；基于所述第一计算结果表征第一跟踪对象与第二跟踪对象的相对位置大于预设距离，则所述视频帧流中的第一类别信息不满足预设条件。优选的，上述的方法，判断视频帧流中的第一类别信息是否满足预设条件，包括：依据预设的第一分析规则，对所述视频帧流进行分析，得到分析结果；基于所述分析结果表征第一时刻的影像包含第一跟踪对象，第二时刻的影像包含第一跟踪对象和第二跟踪对象，则所述视频帧流中的第一类别信息满足预设条件；基于所述分析结果表征第一时刻的影像和第二时刻的影像包含第一跟踪对象不包含第二跟踪对象，则所述视频帧流中的第一类别信息不满足预设条件，所述第一时刻早于所述第二时刻。优选的，上述的方法，所述依据第二类别信息对所述视频帧流进行识别，得到至少两个跟踪对象，包括：依据预设的分析规则，对所述视频帧流中至少两帧影像进行特征分析，得到第一跟踪对象和/或第二跟踪对象。优选的，上述的方法，所述依据第二类别信息对所述视频帧流进行识别，得到至少一个跟踪对象，包括：依次分析所述视频帧流中的影像，得到其中包含的至少两个初始跟踪对象及其相关信息；依据所述初始跟踪对象及其相关信息，计算任意两个相邻时刻的初始跟踪对象的相似度；根据所述任意两个相邻时刻的初始跟踪对象的相似度，分析得到第三时刻的初始跟踪对象与第四时刻的初始跟踪对象对应同一个跟踪对象，所述第三时刻与所述第四时刻相邻；将对应同一跟踪对象的初始跟踪对象按跟踪时刻顺序排列，得到所述视频帧流中的跟踪对象。优选的，上述的方法，所述相关信息包括时刻、空间位置和特征信息，所述依据所述初始跟踪对象及其相关信息，计算任意两个相邻时刻的初始跟踪对象的相似度，包括：根据预设的相似度算法、任一初始跟踪对象的空间位置和特征信息，计算得到任一初始跟踪对象与相邻跟踪时刻的初始跟踪对象之间的相似度；具体包括：采用如下公式计算所述相似度similarity(Vi,Vj)＝w1*L_similarity(Li,Lj)+w2*F_similarity(Fi,Fj)其中，i和j分别表示不同跟踪时刻，similarity(Vi,Vj)表示i和j跟踪时刻两个初始跟踪对象之间的相似度，L表示空间位置，L_similarity(Li,Lj)表示i和j跟踪时刻两个初始跟踪对象之间的空间位置相似度，F表示特征信息，F_similarity(Fi,Fj)表示i和j跟踪时刻两个初始跟踪对象之间的特征相似度，w1和w2是权重。一种电子设备，包括：本体；处理器，用于获取视频帧流，所述视频帧流包括至少两帧影像；根据所述视频帧流的第一类别信息，分析得到任一帧影像中包含至少一个跟踪对象；基于所述视频帧流中的第一类别信息满足预设条件，依据第二类别信息对所述视频帧流进行识别，得到至少一个跟踪对象。优选的，上述的电子设备，还包括：摄像头，用于采集视频，得到视频帧流。优选的，上述的电子设备，还包括：显示屏，用于显示所述跟踪对象的影像。一种电子设备，包括：获取模块，用于获取视频帧流，所述视频帧流包括至少两帧影像；分析模块，用于根据所述视频帧流的第一类别信息，分析得到任一帧影像中包含至少一个跟踪对象；识别模块，用于基于所述视频帧流中的第一类别信息满足预设条件，依据第二类别信息对所述视频帧流进行识别，得到至少一个跟踪对象。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术提供了一种识别跟踪方法，包括：获取视频帧流，所述视频帧流包括至少两帧影像；根据所述视频帧流的第一类别信息，分析得到任一帧影像中包含至少一个跟踪对象；基于所述视频帧流中的第一类别信息满足预设条件，采用第二类别信息对所述视频帧流进行识别，得到至少一个跟踪对象。采用该方法，通过将先根据第一类别信息分析视频帧流得到跟踪对象，而当该第一类别信息满足预设条件时，则依据第二类别信息视频帧流进行识别，得到跟踪对象，该方案中，开始仅依据一种类别信息进行分析识别，当该类别信息无法进行识别时再采用其他类别信息进行识别，提高了识别跟踪的准确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本申请提供的一种识别跟踪方法实施例1的流程图；图2为本申请提供的一种识别跟踪方法实施例2的流程图；图3为本申请提供的一种识别跟踪方法实施例3的流程图；图4为本申请提供的一种识别跟踪方法实施例4的流程图；图5为本申请提供的一种识别跟踪方法实施例5的流程图；图6为本申请提供的一种识别跟踪方法实施例5中初始跟踪结果示意图；图7为本申请提供的一种识别跟踪方法实施例5中概率图模型示意图；图8为本申请提供的一种识别跟踪方法实施例5中跟踪结果示意图；图9为本申请提供的一种电子设备实施例1的一结构示意图；图10为本申请提供的一种电子设备实施例1的另一结构示意图；图11为本申请提供的一种电子设备实施例1的又一结构示意图；图12为本申请提供的一种电子设备实施例2的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示的，为本申请提供的一种识别跟踪方法实施例1的流程图，该方法应用于一电子设备，该方法包括以下步骤：步骤S101：获取视频帧流；其中，所述视频帧流包括至少两帧影像。其中，视频帧流可以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别跟踪方法，包括：获取视频帧流，所述视频帧流包括至少两帧影像；根据所述视频帧流的第一类别信息，分析得到任一帧影像中包含至少一个跟踪对象；基于所述视频帧流中的第一类别信息满足预设条件，依据第二类别信息对所述视频帧流进行识别，得到至少一个跟踪对象。

【技术特征摘要】
1.一种识别跟踪方法，包括：获取视频帧流，所述视频帧流包括至少两帧影像；根据所述视频帧流的第一类别信息，分析得到任一帧影像中包含至少一个跟踪对象；基于所述视频帧流中的第一类别信息满足预设条件，依据第二类别信息对所述视频帧流进行识别，得到至少一个跟踪对象。2.根据权利要求1所述的方法，判断视频帧流中的第一类别信息是否满足预设条件，包括：基于分析得到任一帧影像中包含至少两个跟踪对象，得到所述至少两个跟踪对象的位置信息；计算任意两个跟踪对象的相对位置是否满足预设距离，得到第一计算结果；基于所述第一计算结果表征第一跟踪对象与第二跟踪对象的相对位置不大于预设距离，则所述视频帧流中的第一类别信息满足预设条件；基于所述第一计算结果表征第一跟踪对象与第二跟踪对象的相对位置大于预设距离，则所述视频帧流中的第一类别信息不满足预设条件。3.根据权利要求1所述的方法，判断视频帧流中的第一类别信息是否满足预设条件，包括：依据预设的第一分析规则，对所述视频帧流进行分析，得到分析结果；基于所述分析结果表征第一时刻的影像包含第一跟踪对象，第二时刻的影像包含第一跟踪对象和第二跟踪对象，则所述视频帧流中的第一类别信息满足预设条件；基于所述分析结果表征第一时刻的影像和第二时刻的影像包含第一跟踪对象不包含第二跟踪对象，则所述视频帧流中的第一类别信息不满足预设条件，所述第一时刻早于所述第二时刻。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，所述依据第二类别信息对所述视频帧流进行识别，得到至少两个跟踪对象，包括：依据预设的分析规则，对所述视频帧流中至少两帧影像进行特征分析，得到第一跟踪对象和/或第二跟踪对象。5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，所述依据第二类别信息对所述视频帧流进行识别，得到至少一个跟踪对象，包括：依次分析所述视频帧流中的影像，得到其中包含的至少两个初始跟踪对象及其相关信息；依据所述初始跟踪对象及其相关信息，计算任意两个相邻时刻的初始跟踪对象的相似度；根据所述任意两个相邻时刻的初始跟踪对象的相似度，分...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘振华，杨震宇，张建邦，师忠超，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11