多目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

一种多目标跟踪方法，包括：获取包含多个目标在内的待检测图像；调用预设检测模型检测出待检测图像中的头部区域和形体区域；根据头部区域和形体区域计算区域比值；判断区域比值中是否有小于预设第一阈值的区域比值，其中所述预设第一阈值小于1；当有小于所述预设第一阈值的区域比值时，确定待检测图像中存在行人被遮挡；根据头部区域及形体区域分割出被遮挡的行人；调用预设跟踪算法对分割出的被遮挡的行人和未被遮挡的行人进行跟踪。本发明专利技术还提供一种多目标跟踪装置、计算机设备及存储介质。本发明专利技术通过结合人头区域和形体区域双重确定跟踪目标，对于存在遮挡的多目标具有较好的跟踪效果。

Multiobjective Tracking Method, Device, Computer Equipment and Storage Media

【技术实现步骤摘要】
多目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及目标跟踪
，具体涉及一种多目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，视频监控也越来越多的应用于各个行业和方面。智能视频分析监控系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机。目标的检测是视频分析技术的一个基础功能，对实现后续目标跟踪、目标识别及行为分析等应用有重要意义，尤其是在实时目标事件监控领域，其重要性更是不言而喻。人体作为非刚体，形态变化多样，且易发生遮挡，以及视频场景变化复杂多样，导致有效的视频行人检测与跟踪十分困难。在实际应用场景中，存在行人姿态各异、人体被遮挡、光照突变以及背景环境扰动等问题，所以如何在复杂背景的视频中，尤其是当多个目标之间存在遮挡时，如何快速和精确地对目标进行跟踪仍是视频图像处理
的一个重点和难点。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提出一种多目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在于解决存在遮挡的多目标的跟踪问题，通过结合人头区域和形体区域双重确定目标跟踪对象，能够提高目标跟踪的效果。本专利技术的第一方面提供一种多目标跟踪方法，所述方法包括：获取包含多个目标在内的待检测图像；调用预设第一检测模型检测出所述待检测图像中的头部区域；调用预设第二检测模型检测出所述待检测图像中的形体区域；根据所述头部区域和所述形体区域计算区域比值；判断所述区域比值中是否有小于预设第一阈值的区域比值，其中所述预设第一阈值小于1；当所述区域比值中有小于所述预设第一阈值的区域比值时，确定所述待检测图像中存在行人被遮挡；根据所述头部区域及所述形体区域分割出被遮挡的行人；调用预设跟踪算法对分割出的被遮挡的行人和未被遮挡的行人进行跟踪。优选的，当所述区域比值大于或者等于所述预设第一阈值时，所述方法还包括：判断所述区域比值是否为1；当所述区域比值为1时，将所述形体区域对应的行人确定为目标跟踪对象；当所述区域比值不为1时，将所述头部区域对应的行人确定为目标跟踪对象；调用所述预设跟踪算法对所述目标跟踪对象进行跟踪。优选的，所述根据所述头部区域及所述形体区域分割出被遮挡的行人包括：判断所述区域比值是否大于预设第二阈值，其中，所述预设第二阈值小于所述预设第一阈值；当所述区域比值大于所述预设第二阈值时，根据预设比例系数扩大所述形体区域；根据扩大后的形体区域分割出被遮挡的行人。优选的，当所述区域比值小于或等于所述预设第二阈值时，所述方法还包括：以两个头部区域的中轴线为分割线，以肩部的关键点作为边界，分割出被遮挡的行人。优选的，采用并行处理的方式同时调用所述预设第一检测模型检测出所述待检测图像中的头部区域和调用所述预设第二检测模型检测出所述待检测图像中的形体区域。优选的，所述调用预设第一检测模型检测出所述待检测图像中的头部区域包括：调用所述预设第一检测模型检测出所述待检测图像中的每一个人体的多个人体节点；根据所述每一个人体的多个人体节点确定对应所述待检测图像中的每一个人体的头部区域。优选的，所述根据所述头部区域和所述形体区域计算区域比值包括：根据所述待检测图像建立位置坐标系；获取所述头部区域在所述位置坐标系中的第一面积；获取所述头部区域和所述形体区域的交集区域在所述位置坐标系中的第二面积；根据所述第一面积和所述第二面积计算所述区域比值。本专利技术的第二方面提供一种多目标跟踪装置，所述装置包括：获取模块，用于获取包含多个目标在内的待检测图像；检测模块，用于调用预设第一检测模型检测出所述待检测图像中的头部区域；所述检测模块，还用于调用预设第二检测模型检测出所述待检测图像中的形体区域；计算模块，用于根据所述头部区域和所述形体区域计算区域比值；判断模块，用于判断所述区域比值中是否有小于预设第一阈值的区域比值，其中所述预设第一阈值小于1；分割模块，用于当所述区域比值中有小于所述预设第一阈值的区域比值时，确定所述待检测图像中存在行人被遮挡，及根据所述头部区域及所述形体区域分割出被遮挡的行人；跟踪模块，用于调用预设跟踪算法对分割出的被遮挡的行人和未被遮挡的行人进行跟踪。本专利技术的第三方面提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现所述多目标跟踪方法。本专利技术的第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述多目标跟踪方法。综上所述，本专利技术所述的多目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质，首先获取包含存在遮挡的多目标在内的待检测图像，分别调用预设第一检测模型和预设第二检测模型检测出所述待检测图像中的头部区域和形体区域，计算所述头部区域和所述形体区域的一个区域比值，当所述区域比值中有小于所述预设第一阈值的区域比值时，确定所述待检测图像中存在行人被遮挡，进而根据所述头部区域及所述形体区域分割出被遮挡的行人，最后调用预设跟踪算法对分割出的被遮挡的行人和未被遮挡的行人进行跟踪。本专利技术通过区域比值衡量行人被遮挡的情况，从而能够将被遮挡的行人检测出来；此外，结合人头区域和形体区域双重确定目标跟踪的对象，降低因行人身体被遮挡而造成漏检或者误检，提高了目标跟踪的效果。因而可以应用在复杂背景的场景中，尤其是当多个目标之间存在遮挡时，能够快速和精确地对目标进行跟踪，具有较高的实用价值。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例一提供的多目标跟踪方法的流程图。图2是本专利技术实施例二提供的多目标跟踪装置的结构图。图3是本专利技术实施例三提供的计算机设备的结构示意图。如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本专利技术。具体实施方式为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。实施例一图1是本专利技术实施例一提供的多目标跟踪方法的流程图。在本实施例中，所述多目标跟踪方法可以应用于计算机设备中，对于需要进行多目标跟踪的计算机设备，可以直接在计算机设备上集成本专利技术的方法所提供的多目标跟踪的功能，或者以软件开发工具包(SoftwareDevelopmentKit，SKD)的形式运行在计算机设备中。如图1所示，所述多目标跟踪方法具体包括以下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些可以省略。S11，获本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含多个目标在内的待检测图像；调用预设第一检测模型检测出所述待检测图像中的头部区域；调用预设第二检测模型检测出所述待检测图像中的形体区域；根据所述头部区域和所述形体区域计算区域比值；判断所述区域比值中是否有小于预设第一阈值的区域比值，其中所述预设第一阈值小于1；当所述区域比值中有小于所述预设第一阈值的区域比值时，确定所述待检测图像中存在行人被遮挡；根据所述头部区域及所述形体区域分割出被遮挡的行人；调用预设跟踪算法对分割出的被遮挡的行人和未被遮挡的行人进行跟踪。

【技术特征摘要】
1.一种多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含多个目标在内的待检测图像；调用预设第一检测模型检测出所述待检测图像中的头部区域；调用预设第二检测模型检测出所述待检测图像中的形体区域；根据所述头部区域和所述形体区域计算区域比值；判断所述区域比值中是否有小于预设第一阈值的区域比值，其中所述预设第一阈值小于1；当所述区域比值中有小于所述预设第一阈值的区域比值时，确定所述待检测图像中存在行人被遮挡；根据所述头部区域及所述形体区域分割出被遮挡的行人；调用预设跟踪算法对分割出的被遮挡的行人和未被遮挡的行人进行跟踪。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述区域比值大于或者等于所述预设第一阈值时，所述方法还包括：判断所述区域比值是否为1；当所述区域比值为1时，将所述形体区域对应的行人确定为目标跟踪对象；当所述区域比值不为1时，将所述头部区域对应的行人确定为目标跟踪对象；调用所述预设跟踪算法对所述目标跟踪对象进行跟踪。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述头部区域及所述形体区域分割出被遮挡的行人包括：判断所述区域比值是否大于预设第二阈值，其中，所述预设第二阈值小于所述预设第一阈值；当所述区域比值大于所述预设第二阈值时，根据预设比例系数扩大所述形体区域；根据扩大后的形体区域分割出被遮挡的行人。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述区域比值小于或等于所述预设第二阈值时，所述方法还包括：以两个头部区域的中轴线为分割线，以肩部的关键点作为边界，分割出被遮挡的行人。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用并行处理的方式同时调用所述预设第一检测模型检测出所述待检测图像中的头部区域和调用所述预设第二检测模型检测出所述待检测图像中的形体区域。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨国青，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44