The embodiment of the present invention relates to a target object tracking method, device and storage medium based on target object detection, which includes acquiring multiple sets of frame image data, determining position information of target object in each set of frame image data based on image detection model, and determining tracking information of target object in multiple sets of frame image data according to the position information. Target detection algorithm is used to improve the accuracy and reliability of detection. Frame image detection and tracking method is used to avoid the problem of target losing due to the object moving too fast. Compared with continuous tracking method, the tracking speed is faster and the result is more accurate.
【技术实现步骤摘要】
基于目标对象检测的目标对象跟踪方法、装置及存储介质
本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种基于目标对象检测的目标对象跟踪方法、装置及存储介质。
技术介绍
目前的目标跟踪技术主要分为两步进行，第一步拿到一个初始目标所在的位置信息，包括横纵坐标和目标的宽高，第二步，对下一帧目标所在的位置信息进行预测。然而现有的跟踪算法速度很快，但是可靠性不高，也就是目标跟踪算法并没有对目标进行检测，所以很多时候预测算法得到的结果误差会很大，尤其是当目标运动速度较快的时候，由于目标跟踪算法搜索区域有限，会导致跟踪算法直接失效。
技术实现思路
鉴于此，为解决上述技术问题或部分技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于目标对象检测的目标对象跟踪方法、装置及存储介质。第一方面，本专利技术实施例提供一种基于目标对象检测的目标对象跟踪方法，包括：获取多组帧图像数据；基于图像检测模型确定每组所述帧图像数据中目标对象的位置信息；根据所述位置信息确定多组所述帧图像数据中目标对象的跟踪信息。在一个可能的实施方式中，所述方法，还包括：基于图像检测模型确定每组所述帧图像数据中目标对象的目标框；其中，所...
【技术保护点】
1.一种基于目标对象检测的目标对象跟踪方法，其特征在于，包括：获取多组帧图像数据；基于图像检测模型确定每组所述帧图像数据中目标对象的位置信息；根据所述位置信息确定多组所述帧图像数据中目标对象的跟踪信息。
【技术特征摘要】
1.一种基于目标对象检测的目标对象跟踪方法，其特征在于，包括：获取多组帧图像数据；基于图像检测模型确定每组所述帧图像数据中目标对象的位置信息；根据所述位置信息确定多组所述帧图像数据中目标对象的跟踪信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：基于图像检测模型确定每组所述帧图像数据中目标对象的目标框；其中，所述目标框中包含有所述目标对象。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置信息确定多组所述帧图像数据中目标对象的跟踪信息，包括：根据所述位置信息和所述目标框，确定每组所述帧图像数据中的目标对象信息；根据所述目标对象信息确定所述多组所述帧图像数据中目标对象的跟踪信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像检测模型，通过以下方式训练得到：基于目标检测算法对包含有目标对象的数据集进行训练，得到图像检测模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标检测算法至少包括以下之一：SSD算法或FasterRCNN算法。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多组帧...
【专利技术属性】
技术研发人员：冷聪，陈翔宇，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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