一种基于视差图的目标跟踪方法、装置及终端制造方法及图纸

本申请提供一种基于视差图的目标跟踪方法、装置及终端。该方法包括：获取当前帧视差图中的待跟踪目标的ID信息和前一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息，根据所述待跟踪目标的ID信息和所述已跟踪目标的ID信息中携带的二维信息和三维信息，计算待跟踪目标与已跟踪目标的关联损失量；根据关联损失量确定所述待跟踪目标关联的已跟踪目标；再将已跟踪目标的ID信息更新到与所述已跟踪目标关联的待跟踪目标的ID信息中，将更新后的待跟踪目标的ID信息作为后一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息。因此可以确保跟踪的准确率，优化跟踪效果。

A target tracking method, device and terminal based on disparity map

【技术实现步骤摘要】
一种基于视差图的目标跟踪方法、装置及终端
本申请涉及辅助驾驶、自动驾驶、图像处理
，尤其涉及一种基于视差图的目标跟踪方法、装置及终端。
技术介绍
随着汽车智能化的发展趋势，辅助驾驶系统、自动驾驶系统等正成为学术界和工业界的研究热点。其中，对障碍物的有效跟踪是辅助驾驶系统和自动驾驶系统中重要的组成部分，也是目前研究的热点方向。对障碍物目标的有效跟踪可以使车辆在行驶过程中准确的获取周围障碍物的数量、位置等信息，进而实现辅助驾驶中的预警功能和自动驾驶中的避让前方障碍物的功能。现有的基于视差图的目标跟踪算法采用预测目标位置和当前帧的目标位置的变化量来决定目标是否关联，例如通过障碍物之间的质心位置、目标框的宽度、高度和视差等信息将障碍物进行关联。由于上述方法过多的依赖于图像中目标框的位置信息来决定目标是否关联如果前后帧的框选位置变化较大时，例如障碍物部分遮挡、障碍物位于有效检测区域边界等情况，则会导致跟踪准确率较低，从而无法实现有效跟踪。
技术实现思路
有鉴于此，为了解决现有技术中障碍物目标遮挡时的跟踪问题，本申请提供一种基于视差图的目标跟踪方法、装置及终端，以实现在跟踪目标被部分遮挡的情况下也能确保跟踪准确率。具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：根据本申请实施例的第一方面，提供一种基于视差图的目标跟踪方法，所述方法包括：获取当前帧视差图中的待跟踪目标的ID信息和前一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息，根据所述待跟踪目标的ID信息和所述已跟踪目标的ID信息中携带的二维信息和三维信息，计算所述待跟踪目标与所述已跟踪目标的关联损失量；根据关联损失量确定所述待跟踪目标关联的已跟踪目标；将已跟踪目标的ID信息更新到与所述已跟踪目标关联的待跟踪目标的ID信息中，将更新后的待跟踪目标的ID信息作为后一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息。作为一个实施例，关联损失量的计算具体为：Loss＝C1·ΔDistance+C2··(ΔW+ΔH)+C3·Δ3DW+C4·Δ3DH+…Cn·Δelse其中，C1、、C3、C4和Cn为各项的权值，ΔDistance为相邻两帧距离的变化量，ΔW和ΔH为预测帧位置和当前帧的水平和垂直方向的变化量，Δ3DW和Δ3DH为相机坐标系中的目标宽度和高度的变化量，Δelse为其他项变量。作为一个实施例，关联损失量的计算还包括：对ΔDistance、ΔW和ΔH以及Δ3DW和Δ3DH进行均衡化计算，得到均衡化的关联损失量，所述均衡化的关联损失量具体为：Loss＝C1·Δ′Distance+C2··(Δ′W+Δ＇H)+C3·Δ′3DW+C4·Δ′3DH+…Cn·Δelse其中：Δ′Distance是、Δ′W和Δ′H、Δ′3DW和Δ′3DH分别是ΔDistance、ΔW和ΔH、Δ3DW和Δ3DH的均衡化后的结果。作为一个实施例，若当前帧视差图中包括多个待跟踪目标，或者所述前一帧视差图中包括多个已跟踪目标时，所述根据关联损失量确定所述待跟踪目标关联的已跟踪目标，包括：遍历所述多个待跟踪目标中第一目标与所述多个已跟踪目标中每个已跟踪目标的关联损失量；将所述多个已跟踪目标中的满足预设条件且与所述第一目标的关联损失量最小的第二目标作为所述第一目标的关联目标。作为一个实施例，所述预设条件包括：所述已跟踪目标与待跟踪目标的位置差值和距离差值小于预设阈值。作为一个实施例，所述方法还包括：当所述待跟踪目标不存在关联目标时，则为所述待跟踪目标创建ID信息，并将所述待跟踪目标的ID信息作为后一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息。作为一个实施例，所述方法还包括：当所述已跟踪目标不存在关联目标时，则增加所述已跟踪目标的失联次数；判断所述已跟踪目标的连续失联次数是否大于预设数量；若是，则删除所述已跟踪目标的ID信息；若否，则根据所述已跟踪目标的预测位置信息在当前帧视差图中显示所述已跟踪目标。作为一个实施例，所述方法还包括：根据已跟踪目标在前若干帧视差图中的的目标框位置，预测所述已跟踪目标在当前帧视差图中的预测目标框位置；将所述预测目标框位置与当前帧视差图中与所述已跟踪目标关联的待跟踪目标的目标框位置进行加权计算得到综合位置，并将所述综合位置与前一帧视差图中的已跟踪目标的目标框位置比较得到位置差，判断该位置差是否大于预设阈值；若是，则在当前帧视差图中显示所述待跟踪目标的目标框位置；若否，则将所述综合位置作为当前帧视差图中所述待跟踪目标的目标框位置。根据本申请实施例的第二方面，提供一种基于视差图的目标跟踪装置，其特征在于，所述装置包括：关联计算单元，用于获取当前帧视差图中的待跟踪目标的ID信息和前一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息，根据所述待跟踪目标的ID信息和所述已跟踪目标的ID信息中携带的二维信息和三维信息，计算所述待跟踪目标与所述已跟踪目标的关联损失量；关联确定单元，用于根据关联损失量确定所述待跟踪目标关联的已跟踪目标；信息更新单元，用于将已跟踪目标的ID信息更新到与所述已跟踪目标关联的待跟踪目标的ID信息中，将更新后的待跟踪目标的ID信息作为后一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息。根据本申请实施例的第三方面，提供一种车载相机终端，包括存储器和处理器；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一所述基于视差图的目标跟踪方法的步骤。由上述实施例可见，本申请可以通过获取当前帧视差图中的待跟踪目标的ID信息和前一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息，根据所述待跟踪目标的ID信息和所述已跟踪目标的ID信息中携带的二维信息和三维信息，计算待跟踪目标与已跟踪目标的关联损失量；根据关联损失量确定所述待跟踪目标关联的已跟踪目标；再将已跟踪目标的ID信息更新到与所述已跟踪目标关联的待跟踪目标的ID信息中，将更新后的待跟踪目标的ID信息作为后一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息。本申请可以基于视差图的特点，采用障碍物目标的二维像素信息和三维信息进行目标的关联性判断，可以削弱了传统算法对目标框位置信息的依赖，因此在目标被部分遮挡的情况下也可以结合目标的三维信息进行有效的跟踪，因此可以确保跟踪的准确率，优化跟踪效果。附图说明图1为本申请基于视差图的目标跟踪方法的一个实施例流程图；图2-1为现有技术中目标被遮挡状态下的跟踪效果图；图2-2为本申请目标被遮挡状态下的跟踪效果图；图3-1为现有技术中检测边界的跟踪效果图；图3-2为本申请检测边界的跟踪效果图；图4为车载相机的坐标系；图5为位置预测原理图；图6-1为确定关联目标原理图；图6-2为稳定目标框原理图；图7为本申请视差图的目标跟踪装置的一个实施例框图；图8为本申请视本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视差图的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取当前帧视差图中的待跟踪目标的ID信息和前一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息，根据所述待跟踪目标的ID信息和所述已跟踪目标的ID信息中携带的二维信息和三维信息，计算所述待跟踪目标与所述已跟踪目标的关联损失量；/n根据关联损失量确定所述待跟踪目标关联的已跟踪目标；/n将已跟踪目标的ID信息更新到与所述已跟踪目标关联的待跟踪目标的ID信息中，将更新后的待跟踪目标的ID信息作为后一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视差图的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前帧视差图中的待跟踪目标的ID信息和前一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息，根据所述待跟踪目标的ID信息和所述已跟踪目标的ID信息中携带的二维信息和三维信息，计算所述待跟踪目标与所述已跟踪目标的关联损失量；
根据关联损失量确定所述待跟踪目标关联的已跟踪目标；
将已跟踪目标的ID信息更新到与所述已跟踪目标关联的待跟踪目标的ID信息中，将更新后的待跟踪目标的ID信息作为后一帧视差图中的已跟踪目标的ID信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，关联损失量的计算具体为：
Loss＝C1·ΔDistance+C2··(ΔW+ΔH)+C3·Δ3DW+C4·Δ3DH+…Cn·Δelse
其中，C1、、C3、C4和Cn为各项的权值，ΔDistance为相邻两帧距离的变化量，ΔW和ΔH为预测帧位置和当前帧的水平和垂直方向的变化量，Δ3DW和Δ3DH为相机坐标系中的目标宽度和高度的变化量，Δelse为其他项变量。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，关联损失量的计算还包括：
对ΔDistance、ΔW和ΔH以及Δ3DW和Δ3DH进行均衡化计算，得到均衡化的关联损失量，所述均衡化的关联损失量具体为：
Loss＝C1·Δ′Distance+C2··(Δ′W+Δ′H)+C3·Δ′3DW+C4·Δ′3DH+…Cn·Δelse
其中：Δ′Distance是、Δ′W和Δ′H、Δ′3DW和Δ′3DH分别是ΔDistance、ΔW和ΔH、Δ3DW和Δ3DH的均衡化后的结果。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若当前帧视差图中包括多个待跟踪目标，或者所述前一帧视差图中包括多个已跟踪目标时，所述根据关联损失量确定所述待跟踪目标关联的已跟踪目标，包括：
遍历所述多个待跟踪目标中第一目标与所述多个已跟踪目标中每个已跟踪目标的关联损失量；
将所述多个已跟踪目标中的满足预设条件且与所述第一目标的关联损失量最小的第二目标作为所述第一目标的关联目标。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括：所述已跟踪目标与待跟踪目标的位置差...

【专利技术属性】
技术研发人员：李广琴，冯谨强，
申请(专利权)人：海信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37