目标跟踪方法、无人机、终端设备及存储介质技术

本申请实施例提供一种目标跟踪方法、无人机、终端设备及存储介质。在本申请实施例中，根据无人机与目标对象的相对运动情况，适应性的调整上帧图像确定出的目标区域来确定当前帧图像的搜索区域和待匹配区域的尺寸，以与当前帧目标对象所在的目标区域的大小相适配，进而可降低背景信息的干扰，提高对目标区域识别的准确性和效率，进而提高对目标对象跟踪的准确性和跟踪效率。

【技术实现步骤摘要】
目标跟踪方法、无人机、终端设备及存储介质
本申请涉及无人机
，尤其涉及一种目标跟踪方法、无人机、终端设备及存储介质。
技术介绍
无人机是一种无人驾驶的飞行器，它可以由地面遥控设备进行远程操控或者通过机载电脑自动驾驶。与载人飞行器相比，无人机体积小、造价低、使用方便。由于无人机的非载人特性以及多维度的可操控性等特点，在军事领域、航拍、农业、运输、娱乐等很多领域中得到广泛应用。在一些领域中，无人机在作业过程中，需要对其目标对象进行识别和跟踪。目前无人机对目标对象进行跟踪，依赖于操作者在地面遥控设备的界面上对目标对象的框选标记操作。操作者对目标对象进行框选时容易出现标记误差，导致目标对象标记不准确，影响跟踪的准确性。
技术实现思路
本申请的多个方面提供一种目标跟踪方法、无人机、终端设备及存储介质，用以提高无人机对目标对象跟踪的准确性。本申请实施例提供一种目标跟踪方法，包括：获取无人机采集的当前帧图像，所述当前帧图像包括需要跟踪的目标对象；根据所述无人机相对所述目标对象的运动情况对基准目标区域进行尺寸调整，以得到当前帧图像中的搜索区域，所述基准目标区域是所述目标对象在上一帧图像中所在的目标区域；对所述基准目标区域进行至少一次变形处理，得到所述搜索区域中至少一个待匹配区域；根据所述至少一个待匹配区域的图像特征，从所述至少一个待匹配区域中确定所述目标对象在当前帧图像中所在的目标区域。本申请实施例提供一种无人机，其特征在于，包括：视觉传感器、存储器和处理器；其中，所述视觉传感器，用于采集当前帧图像；所述当前帧图像包括需要跟踪的目标对象；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器耦合至所述存储器，用于执行所述计算机程序以用于：获取所述当前帧图像；根据所述无人机相对所述目标对象的运动情况对基准目标区域进行尺寸调整，以得到当前帧图像中的搜索区域，所述基准目标区域是所述目标对象在上一帧图像中所在的目标区域；对所述基准目标区域进行至少一次变形处理，得到所述搜索区域中至少一个待匹配区域；根据所述至少一个待匹配区域的图像特征，从所述至少一个待匹配区域中确定所述目标对象在当前帧图像中所在的目标区域。本申请实施例还提供一种终端设备，包括：存储器、处理器和通信组件；其中，所述存储器，用于存储计算机程序；所述通信组件，用于接收无人机采集的当前帧图像，所述当前帧图像包括需要跟踪的目标对象；所述处理器耦合至所述存储器，用于执行所述计算机程序以用于：根据所述无人机相对所述目标对象的运动情况对基准目标区域进行尺寸调整，以得到当前帧图像中的搜索区域，所述基准目标区域是所述目标对象在上一帧图像中所在的目标区域；对所述基准目标区域进行至少一次变形处理，得到所述搜索区域中至少一个待匹配区域；根据所述至少一个待匹配区域的图像特征，从所述至少一个待匹配区域中确定所述目标对象在当前帧图像中所在的目标区域。本申请实施例还提供一种存储有计算机指令的计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机指令被一个或多个处理器执行时，致使所述一个或多个处理器执行上述方法中的步骤。在本申请实施例中，根据无人机相对目标对象的运动情况，对上一帧图像中目标对象所在的基准目标区域进行尺度调整，进而获得当前帧图像的搜索区域；并对该基准目标区域进行至少一次变形处理，得到当前帧图像的搜索区域中的至少一个待匹配区域；进而根据这些待匹配区域的图像特征，从待匹配区域中确定目标对象在当前帧图像中所在的目标区域，从而实现对目标对象的跟踪。在本申请实施例中，根据无人机与目标对象的相对运动情况，适应性的调整上帧图像确定出的目标区域来确定当前帧图像的搜索区域和待匹配区域的尺寸，以与当前帧目标对象所在的目标区域的大小相适配，进而可降低背景信息的干扰，提高对目标区域识别的准确性和效率，进而提高对目标对象跟踪的准确性和跟踪效率。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1a为本申请实施例提供的一种目标跟踪方法的流程示意图；图1b为本申请实施例提供的一种坐标系建立方法的示意图；图1c-图1f为本申请实施例提供的哈尔特征模板的示意图；图2为本申请实施例提供的一种目标跟踪系统的结构示意图；图3a为本申请实施例提供的一种无人机的结构示意图；图3b为本申请实施例提供的一种无人机的内部结构示意图；图4为本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。针对现有无人机跟踪目标对象准确率较低的技术问题，本申请实施例提供一种解决方案，基本思路是：根据无人机相对目标对象的运动情况，对上一帧图像中目标对象所在的基准目标区域进行尺度调整，进而获得当前帧图像的搜索区域；并对该基准目标区域进行至少一次变形处理，得到当前帧图像的搜索区域中的至少一个待匹配区域；进而根据这些待匹配区域的图像特征，从待匹配区域中确定目标对象在当前帧图像中所在的目标区域，从而实现对目标对象的跟踪。在本申请实施例中，根据无人机与目标对象的相对运动情况，适应性的调整上帧图像确定出的目标区域来确定当前帧图像的搜索区域和待匹配区域的尺寸，以与当前帧目标对象所在的目标区域的大小相适配，进而可降低背景信息的干扰，提高对目标区域识别的准确性和效率，进而提高对目标对象跟踪的准确性和跟踪效率。以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。图1a为本申请实施例提供的一种目标跟踪方法的流程示意图。该方法不仅适用于无人机，还适用于对无人机进行遥控的终端设备。当目标跟踪的执行主体为终端设备时，无人机将采集到的图像发送给终端设备，由终端设备完成目标的识别与跟踪。下面从无人机的角度，对本申请实施例提供的目标跟踪方法，进行示例性说明。如图1a所示，本实施例提供的目标跟踪方法包括：101、获取无人机采集的当前帧图像，且当前帧图像包括需要跟踪的目标对象。102、根据无人机相对目标对象的运动情况对基准目标区域进行尺寸调整，以得到当前帧图像中的搜索区域，其中，基准目标区域是目标对象在上一帧图像中所在的目标区域。103、对基准目标区域进行至少一次变形处理，得到搜索区域中至少一个待匹配区域。104、根据至少一个待匹配区域的图像特征，从至少一个待匹配区域中确定目标对象在当前帧图像中所在的目标区域。在本实施例中，无人机上安装有视觉传感器，主要用于采集视觉传感器拍摄范围内的图像。视觉传感器可以采用任何具有图像采集功能的设备实现，例如可以采用摄像头、照相机等。进一步，在本实施例中，无人机上还安装有距离传感器，用于测量无人机相对目标对象的距离，进而根据其与目标对象的距离，确定无人机相对目标对象的运动情况。可选地，距离传感器可以为红外传感器、激光传感器等，但不限于此。或者，可通过无人机相应的遥控设备，向无人机发送指令，以使无人机能够根据相应的指令，判断其与目标对象的相对位置。例如，与无人机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取无人机采集的当前帧图像，所述当前帧图像包括需要跟踪的目标对象；根据所述无人机相对所述目标对象的运动情况对基准目标区域进行尺寸调整，以得到当前帧图像中的搜索区域，所述基准目标区域是所述目标对象在上一帧图像中所在的目标区域；对所述基准目标区域进行至少一次变形处理，得到所述搜索区域中至少一个待匹配区域；根据所述至少一个待匹配区域的图像特征，从所述至少一个待匹配区域中确定所述目标对象在当前帧图像中所在的目标区域。

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取无人机采集的当前帧图像，所述当前帧图像包括需要跟踪的目标对象；根据所述无人机相对所述目标对象的运动情况对基准目标区域进行尺寸调整，以得到当前帧图像中的搜索区域，所述基准目标区域是所述目标对象在上一帧图像中所在的目标区域；对所述基准目标区域进行至少一次变形处理，得到所述搜索区域中至少一个待匹配区域；根据所述至少一个待匹配区域的图像特征，从所述至少一个待匹配区域中确定所述目标对象在当前帧图像中所在的目标区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述无人机相对所述目标对象的运动情况对基准目标区域进行尺寸调整，以得到当前帧图像中的搜索区域，包括：当所述无人机与所述目标对象之间的距离减小时，对所述基准目标区域的尺寸进行扩展，以得到当前帧图像中的搜索区域；当所述无人机与所述目标对象之间的距离增大时，对所述基准目标区域进行压缩，以得到当前帧图像的搜索区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述基准目标区域的尺寸进行扩展，包括：根据公式area0＝{x0-w0/M,y0-h0/M,w0*M,h0*M}，将所述基准目标区域的尺寸扩大为原来的M倍；其中，1＜M≤[S0/(w0*h0)]；所述对所述原始目标区域进行压缩，包括：根据公式area0＝{x0+w0/N,y0+h0/N,w0/N,h0/N}，将所述基准目标区域的尺寸压缩为原来的1/N倍；其中，N＞1；其中，x0和y0分别表示所述原始目标区域的左上顶点在坐标系中的横纵坐标，w0和h0分别表示所述原始目标区域的宽和高；S0表示所述无人机采集到的图像的尺寸；所述坐标系以获取的图像的左上顶点为原点，以所述左上顶点的两条边分别为x轴和y轴。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述基准目标区域进行至少一次变形处理，得到所述搜索区域中至少一个待匹配区域，包括：对所述基准目标区域进行伸缩和/或平移变换，以得到所述搜索区域中至少一个待匹配区域；其中，每个待匹配区域的面积小于或等于所述搜索区域的面积。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个待匹配区域的图像特征，从所述至少一个待匹配区域中确定所述目标对象在当前帧图像中的目标区域，包括：对所述基准目标区域的特征区域进行平移和/或伸缩变换，确定所述至少一个待匹配区域的特征区域；获取所述至少一个待匹配区域的特征区域的哈尔特征；根据所述至少一个待匹配区域的特征区域的哈尔特征，从所述至少一个待匹配区域中确定所述目标对象在当前帧图像中的目标区域。6.根据权利5所述的方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋秀峰，
申请(专利权)人：上海歌尔泰克机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31