目标跟踪方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种目标跟踪方法和装置。其中，该方法包括：通过图像传感器获取当前帧图像；通过当前使用的跟踪模型在当前帧图像中跟踪目标的位置，其中，跟踪模型用于作为在当前帧图像中跟踪目标的位置的依据；确定当前帧图像中的目标与当前使用的跟踪模型的相似度；根据相似度更新当前使用的跟踪模型。本发明专利技术解决了通过在线学习方法建立模型的跟踪方法跟踪效果稳定性较低的技术问题。

Target tracking method and device

The invention discloses a target tracking method and device. Among them, the method includes: obtaining the current frame image by the image sensor; the tracking model currently used in target tracking the current frame image position, which is used as a tracking model in target tracking the current frame image position basis; determine the current frame image similarity and tracking model currently used in the target according to the similarity; update the tracking model in current use. The invention solves the technical problems of establishing the model tracking method through the online learning method and the low stability of the tracking effect.

【技术实现步骤摘要】
目标跟踪方法和装置
本专利技术涉及图像跟踪算法领域，具体而言，涉及一种目标跟踪方法和装置。
技术介绍
随着机器学习、图像处理技术的发展，基于视觉的跟踪技术越来越多的应用到各行各业，如智能安防，智能机器人，自动驾驶等。目前建立模型的方法可以分为在线学习和离线学习两大类。对于特定的目标，可以通过离线学习方法，建立一个较为可靠的模型，但是其局限性在于该跟踪方法仅限于该特定目标，不能有效的扩展。而在大多数在线学习跟踪方法中，由于视觉环境的复杂性，很难得到一个模型完成长时间稳定的跟踪。基于在线学习的跟踪技术一直是视觉跟踪的热点，基于视觉的跟踪主要通过一个建立好的模型，在新一帧图像中去定位需要跟踪的目标，因此模型的建立与跟踪效果密切相关，该技术不受限于特定的跟踪目标，可以通过用户指定或者任一的检测器来对跟踪目标进行初始化，并且，该类方法能够一定程度的满足跟踪目标的旋转，形变，以及光照的变化。然而由于自然环境的复杂性以及应用场景的多样性，，通用的基于在线学习的视觉跟踪方法面临许多挑战，例如：如何有效的对跟踪目标进行准确的学习，如何判断和处理跟丢目标、目标遮挡、目标出视野等情况，这些因素之间互相关联本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法应用于具有图像传感器的电子设备，所述电子设备用于对目标执行跟踪，所述方法包括：通过所述图像传感器获取当前帧图像；通过当前使用的跟踪模型在所述当前帧图像中跟踪所述目标的位置，其中，所述跟踪模型用于作为在所述当前帧图像中跟踪所述目标的位置的依据；确定所述当前帧图像中的目标与所述当前使用的跟踪模型的相似度；根据所述相似度更新所述当前使用的跟踪模型。

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法应用于具有图像传感器的电子设备，所述电子设备用于对目标执行跟踪，所述方法包括：通过所述图像传感器获取当前帧图像；通过当前使用的跟踪模型在所述当前帧图像中跟踪所述目标的位置，其中，所述跟踪模型用于作为在所述当前帧图像中跟踪所述目标的位置的依据；确定所述当前帧图像中的目标与所述当前使用的跟踪模型的相似度；根据所述相似度更新所述当前使用的跟踪模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述当前帧图像中的目标与所述当前使用的跟踪模型的相似度之后，所述方法还包括：判断所述相似度是否小于预设阈值；若是，则判断目标丢失，并执行目标再检测处理；若否，则根据所述相似度更新所述当前使用的跟踪模型。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，确定所述当前帧图像中的目标与所述当前使用的跟踪模型的相似度包括：提取所述当前帧图像中跟踪到的目标的多个特征的值；根据每个特征值与所述当前使用的跟踪模型中对应的特征值之间的区别确定每个特征值的置信度；将各个特征值的置信度进行加权融合以确定所述当前帧图像中的目标与所述当前使用的跟踪模型的相似度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征至少包括：轮廓特征、颜色特征、深度特征、距离特征。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度更新所述当前使用的跟踪模型包括：根据所述相似度确定模型更新参数，其中，所述模型更新参数用于表征当前使用的跟踪模型对更新后的跟踪模型的影响程度；根据所述模型更新参数调整预设的更新算法，其中，所述更新算法为用于更新跟踪模型的算法，所述更新算法的参数中包括所述模型更新参数；通过调整后的更新算法对所述当前使用的跟踪模型进行更新，得到更新后的跟踪模型。6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过当前使用的跟踪模型在所述当前帧图像中跟踪所述目标的位置包括：根据所述当前使用的跟踪模型确定位置跟踪匹配特征；在所述当前帧图像中根据所述位置跟踪匹配特征搜索匹配度最高的位置区域；根据搜索结果确定所述当前帧图像中所述目标的位置。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标再检测处理包括：根据记录的预设数量的历史相似度计算本次目标再检测处理的相似度阈值；根据所述当前使用的跟踪模型在所述图像传感器获取的后续帧图像中跟踪所述目标的位置；确定在所述后续帧图像中跟踪到的目标与所述当前使用的跟踪模型的相似度，并判断是否大于或等于所述相似度阈值，其中，如果判断结果为是，则确定目标再检测成功，如果判断结果为否，则确定目标再检测失败并继续在所述图像传感器获取的下一帧图像中跟踪所述目标的位置，直至确定目标再检测成功。8.一种目标跟踪装置，其特征在于，所述装置应用于具有图像传感器的电子设备，所述电子设备用于对目标执行跟踪，所述装置包括：获取单元，用于通过所述图像传感器获取当前帧图像；跟踪单元，用于通过当前使用的跟踪模型在所述当前帧图像中跟踪所述目标的位置，其中，所述跟踪模型用于作...

【专利技术属性】
技术研发人员：卿明，唐矗，吴庆，孙晓路，
申请(专利权)人：纳恩博北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11