一种目标跟踪的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种目标跟踪的方法和装置，涉及图像处理技术领域，旨在解决目标跟踪的准确性和可靠性较低的问题。该目标跟踪的方法包括：判断整体相似度是否小于预设的整体相似度阈值；若整体相似度小于预设的整体相似度阈值，在当前图像帧中获取候选跟踪框；判断第一前景相似度是否小于预设的前景相似度阈值；若第一前景相似度大于或等于预设的前景相似度阈值，将候选跟踪框内视频图像的整体特征作为跟踪目标图像的整体特征；将候选跟踪框内视频图像的前景特征作为跟踪目标图像的前景特征。本发明专利技术提供的目标跟踪的方法和装置用于目标跟踪过程中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种目标跟踪的方法和装置。
技术介绍
目标跟踪是一项融合图像处理、模式识别、人工智能及自动控制等多种不同技术的综合性应用技术，广泛应用于各种领域中。目标跟踪是指对图像序列中的运动目标或是特征单一的物体进行检测、识别和跟踪，通过获取跟踪目标的位置、速度等参数或是目标的形状和颜色等特征，对其进一步处理，得到跟踪目标的具体信息，从而实现对跟踪目标的准确跟踪。在进行目标跟踪过程中，由于跟踪目标的变化、外界光线的变化以及障碍物的遮挡等因素，目标跟踪效果较差，当跟踪目标丢失后，很难实现跟踪目标的再匹配。目前，在本领域中，往往对跟踪目标所在的跟踪框中的整体图像提取特征，根据提取到的特征进行目标跟踪。但是，在一些背景复杂的场景中，随着跟踪目标的不断移动，跟踪目标所在的跟踪框中的背景图像可能会发生剧烈变化，或者，跟踪目标可能会被其他物体遮挡，利用上述情况中提取的跟踪框中的图像的特征对跟踪目标的特征进行更新，由于不能准确判断背景变化情况以及跟踪目标被遮挡的具体部分，导致更新后的跟踪目标的特征不准确，从而导致目标跟踪的准确性和可靠性较低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种目标跟踪的方法和装置，用于提高目标跟踪的准确性和可靠性。为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一方面，本专利技术提供了一种目标跟踪的方法，包括：判断整体相似度是否小于预设的整体相似度阈值，所述整体相似度为当前图像帧中预设跟踪框内视频图像的整体特征与跟踪目标图像的整体特征之间的相似度；若所述整体相似度小于预设的整体相似度阈值，在当前图像帧中获取候选跟踪框，所述候选跟踪框内视频图像的前景特征与所述跟踪目标图像的前景特征之间的相似度最高，或者所述候选跟踪框内视频图像的整体特征与所述跟踪目标图像的整体特征之间的相似度最高；判断第一前景相似度是否小于预设的前景相似度阈值，所述第一前景相似度为所述候选跟踪框内视频图像的前景特征与所述跟踪目标图像的前景特征之间的相似度；若所述第一前景相似度大于或等于预设的前景相似度阈值，将所述候选跟踪框内视频图像的整体特征作为所述跟踪目标图像的整体特征；将所述候选跟踪框内视频图像的前景特征作为所述跟踪目标图像的前景特征。另一方面，本专利技术提供了一种目标跟踪的装置，包括：第一判断模块，用于判断整体相似度是否小于预设的整体相似度阈值，所述整体相似度为当前图像帧中预设跟踪框内视频图像的整体特征与跟踪目标图像的整体特征之间的相似度；第一获取模块，用于当所述整体相似度小于预设的整体相似度阈值时，在当前图像帧中获取候选跟踪框，所述候选跟踪框内视频图像的前景特征与所述跟踪目标图像的前景特征之间的相似度最高，或者所述候选跟踪框内视频图像的整体特征与所述跟踪目标图像的整体特征之间的相似度最高；第二判断模块，用于判断第一前景相似度是否小于预设的前景相似度阈值，所述第一前景相似度为所述候选跟踪框内视频图像的前景特征与所述跟踪目标图像的前景特征之间的相似度；第一更新模块，用于当所述第一前景相似度大于或等于预设的前景相似度阈值时，将所述候选跟踪框内视频图像的整体特征作为所述跟踪目标图像的整体特征；第二更新模块，用于将所述候选跟踪框内视频图像的前景特征作为所述跟踪目标图像的前景特征。本专利技术提供的目标跟踪的方法和装置中，根据整体相似度与预设的整体相似度的对比，以及第一前景相似度与预设的前景相似度阈值的对比，决定是否进行跟踪目标图像的整体特征的更新以及前景特征的更新。与在跟踪框中的视频图像发生剧烈变化时依然利用跟踪框中的图像的特征进行更新的现有技术相比，本专利技术中当整体相似度小于整体相似阈值时，表示预设跟踪框中的视频图像较跟踪目标图像变化较大，需要重新搜索跟踪目标，利用前景特征的相似度，得到候选跟踪框，当第一前景相似度大于或等于预设的前景相似度阈值时，确定候选跟踪框中的跟踪目标与跟踪目标图像对应的跟踪目标为相同目标，可以将候选跟踪框内视频图像的整体特征和前景特征作为跟踪目标图像的整体特征和前景特征，从而避免错误的跟踪目标图像的整体特征和前景特征的更新，通过利用跟踪目标图像的整体特征和前景特征进行目标跟踪，提高了目标跟踪的准确性和可靠性。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术实施例中目标跟踪的方法的流程图之一；图2为本专利技术实施例中图像帧的举例示意图；图3为与图2对应的前景图像的举例示意图；图4为本专利技术实施例中目标跟踪的方法的流程图之二；图5为本专利技术实施例中目标跟踪的方法的流程图之三；图6为本专利技术实施例中目标跟踪的方法的流程图之四；图7为本专利技术实施例中目标跟踪的方法的流程图之五；图8为本专利技术实施例中目标跟踪的方法的流程图之六；图9为本专利技术实施例中目标跟踪的装置的结构示意图之一；图10为本专利技术实施例中目标跟踪的装置的结构示意图之二；图11为本专利技术实施例中目标跟踪的装置的结构示意图之三；图12为本专利技术实施例中目标跟踪的装置的结构示意图之四；图13为本专利技术实施例中目标跟踪的装置的结构示意图之五。具体实施方式为了进一步说明本专利技术实施例提供的目标跟踪的方法和装置，下面结合说明书附图进行详细描述。在本专利技术实施例提供的目标跟踪的方法，应用于终端设备，示例的，应用于智能交通领域的目标车辆跟踪、社区内的目标人物跟踪或者视频录像中的目标跟踪等，可以对单一跟踪目标进行跟踪，也可以对多个跟踪目标进行跟踪。本专利技术的执行主体包括但不限于智能手机、台式电脑、智能电视、笔记本电脑、平板电脑、监控器等终端设备。请参阅图1，本专利技术实施例提供的目标跟踪的方法包括：步骤101，判断整体相似度是否小于预设的整体相似度阈值。整体相似度为当前图像帧中预设跟踪框内视频图像的整体特征与跟踪目标图像的整体特征之间的相似度，整体相似度越高，证明当前图像帧中预设跟踪框内视频图像的整体图像与跟踪目标图像的整体图像越相似。预设跟踪框为终端设备在当前图像帧预设的搜索范围内与跟踪目标图像的整体特征的相似度最高的视频图像所在的跟踪框，或者预设跟踪框为终端设备在当前图像帧预设的搜索范围内与跟踪目标图像的前景特征的相似度最高的视频图像所在的跟踪框。其中，可以检测得到当前图像帧的搜索范围内的目标人物，将目标人物所在的跟踪框中的图像的整体特征与跟踪目标图像的整体特征进行比对，将整体特征的相似度最高的目标人物所在的跟踪框作为预设跟踪框，或者将目标人物所在的跟踪框中的图像的前景特征与跟踪目标图像的前景特征进行比对，将前景特征的相似度最高的目标人物所在的跟踪框作为预设跟踪框。搜索范围可以根据跟踪目标的移动速度设定，比如，以跟踪目标图像所在的跟踪框的位置为中心，以r为半径得到的圆为搜索区域，r可以根据跟踪目标的移动速度设定。跟踪目标图像是在目标跟踪过程中的跟踪目标的图像，目标跟踪图像会在目标跟踪过程中进行多次更新，每次更新后的目标跟踪图像会替换掉原来的目标跟踪图像。其中，可以利用巴氏(Bhattacharyya)距离公式来计算相似度，巴氏距离公式为其中，s(x,x')为相似度，N为图像的特征以向量集合的形式表示时的向量的个数，f(x)为最近一次更新的图像帧的跟踪框中的图像的特本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标跟踪的方法，其特征在于，包括：判断整体相似度是否小于预设的整体相似度阈值，所述整体相似度为当前图像帧中预设跟踪框内视频图像的整体特征与跟踪目标图像的整体特征之间的相似度；若所述整体相似度小于预设的整体相似度阈值，在当前图像帧中获取候选跟踪框，所述候选跟踪框内视频图像的前景特征与所述跟踪目标图像的前景特征之间的相似度最高，或者所述候选跟踪框内视频图像的整体特征与所述跟踪目标图像的整体特征之间的相似度最高；判断第一前景相似度是否小于预设的前景相似度阈值，所述第一前景相似度为所述候选跟踪框内视频图像的前景特征与所述跟踪目标图像的前景特征之间的相似度；若所述第一前景相似度大于或等于预设的前景相似度阈值，将所述候选跟踪框内视频图像的整体特征作为所述跟踪目标图像的整体特征；将所述候选跟踪框内视频图像的前景特征作为所述跟踪目标图像的前景特征。

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪的方法，其特征在于，包括：判断整体相似度是否小于预设的整体相似度阈值，所述整体相似度为当前图像帧中预设跟踪框内视频图像的整体特征与跟踪目标图像的整体特征之间的相似度；若所述整体相似度小于预设的整体相似度阈值，在当前图像帧中获取候选跟踪框，所述候选跟踪框内视频图像的前景特征与所述跟踪目标图像的前景特征之间的相似度最高，或者所述候选跟踪框内视频图像的整体特征与所述跟踪目标图像的整体特征之间的相似度最高；判断第一前景相似度是否小于预设的前景相似度阈值，所述第一前景相似度为所述候选跟踪框内视频图像的前景特征与所述跟踪目标图像的前景特征之间的相似度；若所述第一前景相似度大于或等于预设的前景相似度阈值，将所述候选跟踪框内视频图像的整体特征作为所述跟踪目标图像的整体特征；将所述候选跟踪框内视频图像的前景特征作为所述跟踪目标图像的前景特征。2.根据权利要求1所述的目标跟踪的方法，其特征在于，在所述将所述候选跟踪框内视频图像的前景特征作为所述跟踪目标图像的前景特征之前，还包括：若所述第一前景相似度大于或等于预设的前景相似度阈值，判断第一前景图像比例是否大于或等于预设的第一比例阈值，所述第一前景图像比例为所述候选跟踪框内视频图像的前景图像的面积占所述候选跟踪框内视频图像的面积的比例；若所述第一前景图像比例大于或等于预设的第一比例阈值，则执行所述将所述候选跟踪框内视频图像的前景特征作为所述跟踪目标图像的前景特征的步骤。3.根据权利要求1所述的目标跟踪的方法，其特征在于，所述判断当前图像帧中预设跟踪框内的整体特征与跟踪目标图像的整体特征之间的整体相似度是否小于预设整体相似度阈值之后，还包括：若所述整体相似度大于或等于预设的整体相似度阈值，判断所述预设跟踪框内视频图像中的跟踪目标被遮挡面积是否小于预设遮挡面积阈值；若所述预设跟踪框内视频图像中的跟踪目标被遮挡面积小于预设遮挡面积阈值，获取第二前景相似度，所述第二前景相似度为所述预设跟踪框内视频图像的前景特征与所述跟踪目标图像的前景特征之间的相似度；根据所述整体相似度和所述预设跟踪框内视频图像的整体特征，更新所述跟踪目标图像的整体特征，以及根据所述第二前景相似度和所述预设跟踪框内视频图像的前景特征，更新所述跟踪目标图像的前景特征。4.根据权利要求3所述的目标跟踪的方法，其特征在于，在所述获取第二前景相似度之前，还包括：若所述预设跟踪框内视频图像中的跟踪目标被遮挡面积小于预设的遮挡面积阈值，则判断第二前景图像比例是否大于或等于预设的第二比例阈值，所述第二前景图像比例为所述预设跟踪框内视频图像的前景图像的面积占所述预设跟踪框内视频图像的面积的比例；若所述第二前景图像比例大于或等于预设第二比例阈值，执行获取所述第二前景相似度的步骤。5.根据权利要求3或4所述的目标跟踪的方法，其特征在于，所述根据所述整体相似度和所述预设跟踪框内视频图像的整体特征，更新所述跟踪目标图像的整体特征，以及根据所述第二前景相似度和所述预设跟踪框内视频图像的前景特征，更新所述跟踪目标图像的前景特征，包括：根据公式得到第一更新比重u，其中，s为所述整体相似度，Δt为当前图像帧与上次更新所述跟踪目标图像的整体特征对应的图像帧之间的间隔帧数；根据公式得到第二更新比重u＇，其中，s＇为所述第二前景相似度，Δt为当前图像帧与上次更新所述跟踪目标图像的前景特征对应的图像帧之间的间隔帧数；根据所述第一更新比重和所述预设跟踪框内视频图像的整体特征，更新所述跟踪目标图像的整体特征，以及根据所述第二更新比重和所述预设跟踪框内视频图像的前景特征，更新所述跟踪目标图像的前景特征。6.根据权利要求1-5中任一项所述的目标跟踪的方法，其特征在于，还包括：接收用户对初始图像帧的目标选取指令，并根据所述目标选取指令，选定跟踪目标，获取所述跟踪目标所在的跟踪框内视频图像的整体特征和前景特征。7.根据权利要求1所述的目标跟踪的方法，其特征在于，当前图像帧中存在多个跟踪目标时；在检测所述整体相似度是否大于或等于预设的整体相似阈值之前，还包括：检测当前图像帧的预设跟踪框内的跟踪目标与任意另一其他跟踪目标的重合面积是否大于或等于预设的重合面积阈值；若当前图像帧的预设跟踪框内的跟踪目标与任意另一其他跟踪目标的重合面积大于或等于预设的重合面积阈值，则将遮挡整体阈值作为预设的整体相似度阈值；...

【专利技术属性】
技术研发人员：王智慧，
申请(专利权)人：海信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37