对象跟踪方法和装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种对象跟踪方法和装置、存储介质及电子装置。该方法包括：获取至少一个图像采集设备采集到的至少一张图像；根据至少一张图像获取目标对象的第一外观特征和目标对象的第一时空特征；获取目标对象与当前已记录的全局跟踪对象队列中每个全局跟踪对象之间的外观相似度和时空相似度；在根据外观相似度和时空相似度确定出目标对象与目标全局跟踪对象相匹配的情况下，为目标对象分配与目标全局跟踪对象对应的目标全局标识；利用目标全局标识确定与目标对象关联的多个图像采集设备所采集到的多张关联图像；根据多张关联图像生成与目标对象相匹配的跟踪轨迹。本发明专利技术解决了相关技术对象跟踪准确性较差的技术问题。

Object tracking method and device, storage medium and electronic device

The invention discloses an object tracking method and device, a storage medium and an electronic device. The method includes: acquiring at least one image collected by at least one image acquisition device; acquiring the first appearance feature and the first spatiotemporal feature of the target object according to at least one image; acquiring the appearance similarity and spatiotemporal similarity between the target object and each global tracking object in the currently recorded global tracking object queue; and acquiring the appearance similarity and spatiotemporal similarity according to the appearance similarity In the case of matching the target object with the global target tracking object determined by the temporal and spatial similarity, the global target identifier corresponding to the global target tracking object is assigned to the target object; the multiple associated images collected by multiple image acquisition devices associated with the target object are determined by the global target identifier; the track matching the target object is generated based on multiple associated images Trace. The invention solves the technical problem of poor tracking accuracy of related technical objects.

【技术实现步骤摘要】
对象跟踪方法和装置、存储介质及电子装置
本专利技术涉及数据监控领域，具体而言，涉及一种对象跟踪方法和装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
为了对公共区域实现安全防护，通常会在公共区域安装视频监控系统。通过该视频监控系统所监控到的画面，来对公共区域发生的突发事件实现事前智能预警、事中及时告警、事后高效追溯。然而，目前在传统的视频监控系统中，往往只能获取到在单个摄像头下监控到的孤立的画面，而无法对各个摄像头的画面进行关联。也就是说，在一个摄像头拍摄的画面中发现目标对象时，只能确定该目标对象当时所在的位置，而无法对该目标对象进行实时定位跟踪，从而导致对象跟踪准确性较差的问题。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种对象跟踪方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术对象跟踪准确性较差的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种对象跟踪方法，包括：获取至少一个图像采集设备采集到的至少一张图像，其中，上述至少一张图像中包括至少一个目标对象；根据上述至少一张图像获取上述目标对象的第一外观特征和上述目标对象的第一时空特征；获取上述目标对象与当前已记录的全局跟踪对象队列中每个全局跟踪对象之间的外观相似度和时空相似度，其中，上述外观相似度为上述目标对象的上述第一外观特征与上述全局跟踪对象的第二外观特征之间的相似度，上述时空相似度为上述目标对象的上述第一时空特征与上述全局跟踪对象的第二时空特征之间的相似度；在根据上述外观相似度和上述时空相似度确定出上述目标对象与上述全局跟踪对象队列中的目标全局跟踪对象相匹配的情况下，为上述目标对象分配与上述目标全局跟踪对象对应的目标全局标识，以使上述目标对象与上述目标全局跟踪对象建立关联关系；利用上述目标全局标识确定与上述目标对象关联的多个图像采集设备所采集到的多张关联图像；根据上述多张关联图像生成与上述目标对象相匹配的跟踪轨迹。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种对象跟踪装置，包括：第一获取单元，用于获取至少一个图像采集设备采集到的至少一张图像，其中，上述至少一张图像中包括至少一个目标对象；第二获取单元，用于根据上述至少一张图像获取上述目标对象的第一外观特征和上述目标对象的第一时空特征；第三获取单元，用于获取上述目标对象与当前已记录的全局跟踪对象队列中每个全局跟踪对象之间的外观相似度和时空相似度，其中，上述外观相似度为上述目标对象的上述第一外观特征与上述全局跟踪对象的第二外观特征之间的相似度，上述时空相似度为上述目标对象的上述第一时空特征与上述全局跟踪对象的第二时空特征之间的相似度；分配单元，用于在根据上述外观相似度和上述时空相似度确定出上述目标对象与上述全局跟踪对象队列中的目标全局跟踪对象相匹配的情况下，为上述目标对象分配与上述目标全局跟踪对象对应的目标全局标识，以使上述目标对象与上述目标全局跟踪对象建立关联关系；第一确定单元，用于利用上述目标全局标识确定与上述目标对象关联的多个图像采集设备所采集到的多张关联图像；生成单元，用于根据上述多张关联图像生成与上述目标对象相匹配的跟踪轨迹。根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述对象跟踪方法。根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的对象跟踪方法。在本专利技术实施例中，在本实施例中，在获取至少一个图像采集设备采集到的包含目标对象的至少一张图像的情况下，提取上述目标对象的第一外观特征和第一时空特征，以便于通过比对确定该目标对象与全局跟踪对象队列中每个全局跟踪对象之间的外观相似度和时空相似度，从而实现根据上述外观相似度和时空相似度确定出目标对象是否为全局跟踪对象。在确定该目标对象为目标全局跟踪对象的情况下，为其分配全局标识，以便于利用该全局标识获取与目标对象关联的全部关联图像，从而实现基于上述关联图像的时空特征生成目标对象对应的跟踪轨迹。也就是说，在获取一个目标对象之后，根据其外观特征和时空特征进行全局搜索。在搜索出与目标对象匹配的目标全局跟踪对象的情况下，为其分配目标全局跟踪对象的全局标识，以利用该全局标识触发对多个关联图像采集设备已采集到的关联图像的联动，实现对标记有相同的全局标识的关联图像进行整合，以便于生成上述目标对象的跟踪轨迹。而不再是单一地参考独立的位置，从而实现对该目标对象进行实时定位跟踪，进而解决了相关技术对象跟踪准确性较差的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种可选的对象跟踪方法的网络环境的示意图；图2是根据本专利技术实施例的一种可选的对象跟踪方法的流程图；图3是根据本专利技术实施例的一种可选的对象跟踪方法的示意图；图4是根据本专利技术实施例的另一种可选的对象跟踪方法的示意图；图5是根据本专利技术实施例的又一种可选的对象跟踪方法的示意图；图6是根据本专利技术实施例的又一种可选的对象跟踪方法的示意图；图7是根据本专利技术实施例的又一种可选的对象跟踪方法的示意图；图8是根据本专利技术实施例的一种可选的对象跟踪装置的结构示意图；图9是根据本专利技术实施例的一种可选的电子装置的结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，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，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。相关缩略语定义：1)轨迹：人员在真实楼宇建筑环境中行走后，映射到电子地图上的行动轨迹；2)智能安防：替代传统安防的被动防御，实现事前智能预警、事中及时告警、事后高效追溯，解决传统视频监控系统被动人防、低效检索的现状。3)人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)人形识别：是基于人的身形、衣着、步态、姿势等特征信息进行身份识别的一种AI视频算法技术，通过摄像头捕捉的画面来分析以上特征，对比多个人物个体，区分画面中哪些个体属于同一人，并以此进行人员轨迹跟踪串联及其他分析。4)轨迹跟踪：追踪某些人员在监控范围内的全部行动路径。5)BIM:(BuildingInformationModeling)技术是目前已经在全球范围内得到业界的广泛认可，它可以帮助实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对象跟踪方法，其特征在于，包括：获取至少一个图像采集设备采集到的至少一张图像，其中，所述至少一张图像中包括至少一个目标对象；根据所述至少一张图像获取所述目标对象的第一外观特征和所述目标对象的第一时空特征；获取所述目标对象与当前已记录的全局跟踪对象队列中每个全局跟踪对象之间的外观相似度和时空相似度，其中，所述外观相似度为所述目标对象的所述第一外观特征与所述全局跟踪对象的第二外观特征之间的相似度，所述时空相似度为所述目标对象的所述第一时空特征与所述全局跟踪对象的第二时空特征之间的相似度；在根据所述外观相似度和所述时空相似度确定出所述目标对象与所述全局跟踪对象队列中的目标全局跟踪对象相匹配的情况下，为所述目标对象分配与所述目标全局跟踪对象对应的目标全局标识，以使所述目标对象与所述目标全局跟踪对象建立关联关系；利用所述目标全局标识确定与所述目标对象关联的多个图像采集设备所采集到的多张关联图像；根据所述多张关联图像生成与所述目标对象相匹配的跟踪轨迹。

【技术特征摘要】
1.一种对象跟踪方法，其特征在于，包括：获取至少一个图像采集设备采集到的至少一张图像，其中，所述至少一张图像中包括至少一个目标对象；根据所述至少一张图像获取所述目标对象的第一外观特征和所述目标对象的第一时空特征；获取所述目标对象与当前已记录的全局跟踪对象队列中每个全局跟踪对象之间的外观相似度和时空相似度，其中，所述外观相似度为所述目标对象的所述第一外观特征与所述全局跟踪对象的第二外观特征之间的相似度，所述时空相似度为所述目标对象的所述第一时空特征与所述全局跟踪对象的第二时空特征之间的相似度；在根据所述外观相似度和所述时空相似度确定出所述目标对象与所述全局跟踪对象队列中的目标全局跟踪对象相匹配的情况下，为所述目标对象分配与所述目标全局跟踪对象对应的目标全局标识，以使所述目标对象与所述目标全局跟踪对象建立关联关系；利用所述目标全局标识确定与所述目标对象关联的多个图像采集设备所采集到的多张关联图像；根据所述多张关联图像生成与所述目标对象相匹配的跟踪轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多张关联图像生成与所述目标对象相匹配的跟踪轨迹包括：获取所述多张关联图像中每张关联图像内所述目标对象的第三时空特征；根据所述第三时空特征对所述多张关联图像进行排列，得到图像序列；在安装有所述至少一个图像采集设备的目标建筑对应的地图中，根据所述图像序列标记所述目标对象出现的位置，以生成所述目标对象的所述跟踪轨迹。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述在安装有所述至少一个图像采集设备对应的地图中，根据所述图像序列标记所述目标对象出现的位置，以生成所述目标对象的所述跟踪轨迹之后，还包括：显示所述跟踪轨迹，其中，所述跟踪轨迹中包括多个操作控件，所述操作控件与所述目标对象出现的位置具有映射关系；响应对所述操作控件执行的操作，显示在所述操作控件所指示的位置上采集到的所述目标对象的图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取所述目标对象与当前已记录的全局跟踪对象队列中每个全局跟踪对象之间的外观相似度和时空相似度之后，还包括：依次将所述全局跟踪对象队列中的每个全局跟踪对象作为当前全局跟踪对象，执行以下步骤：对所述当前全局跟踪对象的所述外观相似度及所述时空相似度进行加权计算，得到所述目标对象与所述当前全局跟踪对象之间的当前相似度；在所述当前相似度大于第一阈值的情况下，确定所述当前全局跟踪对象为所述目标全局跟踪对象。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述对所述当前全局跟踪对象的所述外观相似度及所述时空相似度进行加权计算，得到所述目标对象与所述当前全局跟踪对象之间的当前相似度之前，还包括：获取所述当前全局跟踪对象的第二外观特征；获取所述第二外观特征与所述第一外观特征之间的特征距离，其中，所述特征距离包括以下至少之一：余弦距离、欧式距离；将所述特征距离作为所述目标对象与所述当前全局跟踪对象之间的所述外观相似度。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述对所述当前全局跟踪对象的所述外观相似度及所述时空相似度进行加权计算，得到所述目标对象与所述当前全局跟踪对象之间的当前相似度之前，还包括：确定出获取到所述目标对象的最新的所述第一时空特征的第一图像采集设备，及获取到所述当前全局跟踪对象的最新的第二时空特征的第二图像采集设备二者之间的位置关系；获取所述目标对象的最新的所述第一时空特征中的第一采集时间戳，及所述当前全局跟踪对象的最新的第二时空特征中的第二采集时间戳二者之间的时间差；根据所述位置关系及所述时间差确定所述目标对象与所述当前全局跟踪对象二者之间的时空相似度。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置关系及所述时间差确定所述目标对象与所述当前全局跟踪对象二者之间的时空相似度包括：在所述时间差大于第二阈值的情况下，根据第一目标值确定所述目标对象与所述当前全局跟踪对象二者之间的所述时空相似度，其中，所述第一目标值小于第三阈值；在所述时间差小于所述第二阈值且大于零，且所述位置关系指示所述第一图像采集设备与所述第二图像采集设备为同一设备的情况下，获取所述第一图像采集设备中包含所述目标对象的第一图像采集区域与所述第二图像采集设备中包含所述当前全局跟踪对象的第二图像采集区域二者之间的第一距离，根据所述第一距离确定所述时空相似度；在所述时间差小于所述第二阈值且大于零，且所述位置关系指示所述第一图像采集设备与所述第二图像采集设备为相邻设备的情况下，对所述第一图像采集设备中包含所述目标对象的第一图像采集区域的各个像素点进行坐标转换，得到在第一目标坐标系下的第一坐标；对所述第二图像采集设备中包含所述当前全局跟踪对象的第二图像采集区域的各个像素点进行坐标转换，得到在所述第一目标坐标系下的第二坐标；获取所述第一坐标与所述第二坐标之间的第二距离，根据所述第二距离确定所述时空相似度；在所述时间差等于零，且所述位置关系指示所述第一图像采集设备与所述第二图像采集设备为同一设备的情况下，或者，在所述时间差等于零，且所述位置关系指示所述第一图像采集设备与所述第二图像采集设备为相邻设备但视野无重叠的情况下，或者，在所述位置关系指示所述第一图像采集设备与所述第二图像采集设备为非相邻设备的情况下，根据第二目标值确定所述目标对象与所述当前全局跟踪对象二者之间的所述时空相似度，其中，所述第二目标值大于第四阈值。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取至少一个图像采集设备采集到的至少一张图像之后，还包括：从所述至少一张图像中确定出包含所述目标对象的一组图像；在采集到所述一组图像的多个图像采集设备中包括至少两个图像采集设备为相邻设备且视野有重叠的情况下，将所述至少两个图像采集设备采集到的图像中各个像素点的坐标转换为第二目标坐标系下的坐标；根据所述第二目标坐标下的坐标，确定所述至少两个图像采集设备采集到的图像中包含的所述目标对象之间的距离；在所述距离小于目标阈值的情况下，确定所述至少两个图像采集设备采集到的图像中所包含的所述目标对象为同一对象。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述将所述至少两个图像采集设备采集到的图像中各个像素点的坐标转换为第二目标坐标系下的坐标之前，还包括：在所述至少两个图像采集设备为相邻设备且视野有重叠的情况下，对所述至少两个图像采集设备在第一时间段内采集到的图像进行缓存，生成与所述目标对象关联的多段轨迹；获取所述多段轨迹中两两之间的轨迹相似度；在所述轨迹相似度大于等于第五阈值的情况下，确定两个图像采集设备采集到的数据并未同步。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取至少一个图像采集设备采集到的一组图像之前，还包括：获取安装有所述至少一个图像采集设备的目标建筑内全部图像采集设备所采集到的图像；在并未生成所述全局跟踪对象队列的情况下，根据所述目标建筑内全部图像采集设备所采集到的图像构建所述全局跟踪对象队列。11.一种对象跟踪装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取至少一个图像采集设备采集到的至少一张图像，其中，所述至少一张图像中包括至少一个目标对象；第二获取单元，用于根据所述至少一张图像获取所述目标对象的第一外观特征和所述目标对象的第一时空特征；第三获取单元，用于获取所述目标对象与当前已记录的全局跟踪对象队列中每个全局跟...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄湘琦，周文，陈泳君，唐梦云，颜小云，唐艳平，涂思嘉，冷鹏宇，刘水生，牛志伟，董超，路明，贺鹏，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44