一种视频目标跟踪方法及设备技术

本发明专利技术公开了一种视频目标跟踪方法及设备，该方法及设备通过将中间通道区域设置为目标候选区域，将目标候选区域分割成多个同样大小的网格，并获取待跟踪目标在当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，同时根据待跟踪目标在当前帧的上一帧的识别特征以及所对应的网格位置，和待跟踪目标在当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，确定所述待跟踪目标的位置信息，进而对监测单元区域中各所述待跟踪目标进行跟踪。通过应用本申请的技术方案，能够对大范围区域中的目标持续进行准确的视频跟踪，极大的提升了监控持续性跟踪效率以及准确性。

A Video Target Tracking Method and Equipment

The invention discloses a video target tracking method and device, which divides the target candidate area into several grids of the same size by setting the middle channel area as the target candidate area, and obtains the recognition features and corresponding grid positions of the target to be tracked in the current frame, and at the same time, according to the recognition features of the target to be tracked in the previous frame of the current frame, the method and the device divides the target candidate area into several grids of the same size. The position information of the target to be tracked is determined by the corresponding grid position, the recognition characteristics of the target to be tracked in the current frame and the corresponding grid position, and then the target to be tracked in the monitoring unit area is tracked. By applying the technical scheme of this application, the target in a wide range of areas can be continuously accurately tracked by video, which greatly improves the efficiency and accuracy of the continuous tracking of surveillance.

【技术实现步骤摘要】
一种视频目标跟踪方法及设备
本专利技术涉及视频跟踪
，特别涉及一种视频目标跟踪方法及设备。
技术介绍
近几年，人工智能技术逐步从实验室层面进入人们生活之中，而智能新零售无疑就是其中的代表。作为智能新零售的一类，无人超市集成了计算机视觉，传感器和深度学习等技术，当商品被用户从货架上拿走时，售卖管理系统可以自动检测到，用户完成购物时可以直接离开，不需要排队结账，手机上即收到账单。专利技术人通过对现有技术的调研发现，目前大部分无人超市的解决方案关注点主要集中在货物状态识别和行人状态识别。其中货物端重点是识别货物状态变化(如是否被取走、是否被打开等)，其解决方案主要是RFID(无线射频识别)标签+视觉识别系统。在行人状态识别上，目前的无人超市通常在某一待识别场景中安装相机，以此对场景的行人识别跟踪，识别任务仅仅对某一个固定场景。由于相机视场范围有限，而通常商超空间范围较大，若行人脱离该场景进入商场其他区域，现有技术则需要重新对行人进行识别，并且，在超市这种人员密集的场景，经常会出现多目标(人员)相互遮挡的情况。针对以上技术问题，现有技术存在如下解决方案：首先在多视角安装多个相机，划定所述多个相机的公共监控区域，标定多个高度层；前景提取步骤，单应性矩阵计算步骤，前景似然融合步骤，和多层融合步骤，提取经前景似然融合步骤得到的，基于选定的多个高度层的定位信息，利用最短路径算法，处理每一层的定位信息，获取多层跟踪轨迹，结合前景提取的处理结果，完成对多目标的立体跟踪。在上述过程中，该方案所使用的最短路径算法及码本模型并没有解决多目标相互交叉行进过程由于目标相互遮挡而造成的ID(identification，身份标识)错乱问题。因此，如何能够准确的对大范围区域中的目标持续进行准确的视频跟踪，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种视频目标跟踪方法，用以解决对大范围区域中的目标持续进行准确的视频跟踪，所述方法应用于包含多个监测单元区域的检测区域，各所述监测单元区域的两侧分别设有货架，所述货架的中间通道区域的前后侧分别设有视频采集设备，各所述货架的上方分别设有视频采集设备，且位于所述货架上方的所有视频采集设备的视场范围覆盖所述中间通道区域，所述方法包括：将所述中间通道区域设置为目标候选区域，所述目标候选区域由多个同样大小的网格所组成；获取待跟踪目标在当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，所述网格位置根据所有视频采集设备同步采集的所述当前帧的视频图像生成，所述识别特征根据各所述视频采集设备同步采集的所述当前帧的视频图像生成；根据所述待跟踪目标在所述当前帧的上一帧的识别特征以及所对应的网格位置，和所述待跟踪目标在所述当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，确定所述待跟踪目标的位置信息；根据所述监测单元区域中各所述待跟踪目标的位置信息，对所述监测单元区域中各所述待跟踪目标进行跟踪。优选的，具体通过以下方式获取所述跟踪目标在所述当前帧的所述识别特征：分别通过各所述视频采集设备在所述当前帧采集的视频图像对所述待跟踪目标进行特征检测；根据各所述视频采集设备的特征检测结果构建所述识别特征。优选的，具体通过以下方式获取所述待跟踪目标在所述当前帧所对应的网格位置：通过所有视频采集设备同步采集的所述当前帧的视频图像对所述待跟踪目标在所述中间通道区域的上部区域以及下部区域进行检测；根据所述上部区域以及所述下部区域的检测结果建立所述上部与所述下部之间的对应关系；根据所述对应关系以及所述上部在各所述视频图像中的位置，确定所述待跟踪目标在所述中间通道区域中的所述网格位置。优选的，确定所述待跟踪目标的位置信息，具体为：根据所述待跟踪目标在所述上一帧的网格位置、识别特征以及在所述当前帧的网格位置、识别特征构建特征能量函数；对所述特征能量函数进行能量最小化处理，并根据能量最小化处理结果获取所述待跟踪目标在所述当前帧的位置信息。优选的，还包括：若所述当前帧为第一帧，为所述识别特征分配与所述待跟踪目标对应的追踪标识ID。优选的，根据所述监测单元区域中各所述待跟踪目标的位置信息对所述监测单元区域中各所述待跟踪目标进行跟踪，具体为：根据各所述待跟踪目标的位置信息判断是否存在进入所述监测单元区域的目标或离开所述监测单元区域的目标；若存在进入所述监测单元区域的目标，为所述目标分配新的追踪ID或为所述目标指定当前存在的追踪ID；若存在离开所述监测单元区域的目标，将所述目标的识别特征及其对应的追踪ID通告其他监测单元区域。优选的，为所述目标分配新的追踪ID或为所述目标指定当前存在的追踪ID，具体为：根据所述目标的识别特征在所述检测区域中所有待跟踪目标的识别特征中进行匹配；若存在特征相似度高于预设阈值的待跟踪目标，为所述目标指定所述待跟踪目标的追踪ID；若不存在特征相似度高于预设阈值的待跟踪目标，为所述目标分配新的追踪ID。相应的，本专利技术还提出了一种视频目标跟踪设备，所述设备应用于包含多个监测单元区域的检测区域，各所述监测单元区域的两侧分别设有货架，所述货架的中间通道区域的前后侧分别设有视频采集设备，各所述货架的上方分别设有视频采集设备，且位于所述货架上方的所有视频采集设备的视场范围覆盖所述中间通道区域，所述设备包括：设置模块，将所述中间通道区域设置为目标候选区域，所述目标候选区域由多个同样大小的网格所组成；获取模块，获取待跟踪目标在当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，所述网格位置根据所有视频采集设备同步采集的所述当前帧的视频图像生成，所述识别特征根据各所述视频采集设备同步采集的所述当前帧的视频图像生成；确定模块，根据所述待跟踪目标在所述当前帧的上一帧的识别特征以及所对应的网格位置，和所述待跟踪目标在所述当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，确定所述待跟踪目标的位置信息；跟踪模块，根据所述监测单元区域中各所述待跟踪目标的位置信息，对所述监测单元区域中各所述待跟踪目标进行跟踪。相应的，本专利技术还提出了一种计算机可读存储介质，所述机算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如上所述的视频目标跟踪方法。相应的，本专利技术还提出了一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如上所述的视频目标跟踪方法。通过应用本申请的技术方案，该方案通过将中间通道区域设置为目标候选区域，将目标候选区域分割成多个同样大小的网格，并获取待跟踪目标在当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，同时根据待跟踪目标在当前帧的上一帧的识别特征以及所对应的网格位置，和待跟踪目标在当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，确定所述待跟踪目标的位置信息，进而对监测单元区域中各所述待跟踪目标进行跟踪。通过应用本申请的技术方案，能够对大范围区域中的目标持续进行准确的视频跟踪，极大的提升了监控持续性跟踪效率以及准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请提出的一种视频目标跟踪方法的流程示意图；图2为本申请具体实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频目标跟踪方法，其特征在于，所述方法应用于包含多个监测单元区域的检测区域，各所述监测单元区域的两侧分别设有货架，所述货架的中间通道区域的前后侧分别设有视频采集设备，各所述货架的上方分别设有视频采集设备，且位于所述货架上方的所有视频采集设备的视场范围覆盖所述中间通道区域，所述方法包括：将所述中间通道区域设置为目标候选区域，所述目标候选区域由多个同样大小的网格所组成；获取待跟踪目标在当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，所述网格位置根据所有视频采集设备同步采集的所述当前帧的视频图像生成，所述识别特征根据各所述视频采集设备同步采集的所述当前帧的视频图像生成；根据所述待跟踪目标在所述当前帧的上一帧的识别特征以及所对应的网格位置，和所述待跟踪目标在所述当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，确定所述待跟踪目标的位置信息；根据所述监测单元区域中各所述待跟踪目标的位置信息，对所述监测单元区域中各所述待跟踪目标进行跟踪。

【技术特征摘要】
1.一种视频目标跟踪方法，其特征在于，所述方法应用于包含多个监测单元区域的检测区域，各所述监测单元区域的两侧分别设有货架，所述货架的中间通道区域的前后侧分别设有视频采集设备，各所述货架的上方分别设有视频采集设备，且位于所述货架上方的所有视频采集设备的视场范围覆盖所述中间通道区域，所述方法包括：将所述中间通道区域设置为目标候选区域，所述目标候选区域由多个同样大小的网格所组成；获取待跟踪目标在当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，所述网格位置根据所有视频采集设备同步采集的所述当前帧的视频图像生成，所述识别特征根据各所述视频采集设备同步采集的所述当前帧的视频图像生成；根据所述待跟踪目标在所述当前帧的上一帧的识别特征以及所对应的网格位置，和所述待跟踪目标在所述当前帧的识别特征以及所对应的网格位置，确定所述待跟踪目标的位置信息；根据所述监测单元区域中各所述待跟踪目标的位置信息，对所述监测单元区域中各所述待跟踪目标进行跟踪。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，具体通过以下方式获取所述跟踪目标在所述当前帧的所述识别特征：分别通过各所述视频采集设备在所述当前帧采集的视频图像对所述待跟踪目标进行特征检测；根据各所述视频采集设备的特征检测结果构建所述识别特征。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，具体通过以下方式获取所述待跟踪目标在所述当前帧所对应的网格位置：通过所有视频采集设备同步采集的所述当前帧的视频图像对所述待跟踪目标在所述中间通道区域的上部区域以及下部区域进行检测；根据所述上部区域以及所述下部区域的检测结果建立所述上部与所述下部之间的对应关系；根据所述对应关系以及所述上部在各所述视频图像中的位置，确定所述待跟踪目标在所述中间通道区域中的所述网格位置。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述待跟踪目标的位置信息，具体为：根据所述待跟踪目标在所述上一帧的网格位置、识别特征以及在所述当前帧的网格位置、识别特征构建特征能量函数；对所述特征能量函数进行能量最小化处理，并根据能量最小化处理结果获取所述待跟踪目标在所述当前帧的位置信息。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：若所述当前帧为第一帧，为所述识别特征分配与所述待跟踪目标对应的追踪标识ID。6.如权利要求1-5任一项所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：张恒，苏俊，陈国良，杨伟杰，季家友，潘贵族，
申请(专利权)人：北京米文动力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11