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

本申请实施例公开了一种目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取按序排列的多个图像帧，将多个图像帧中每预设数目个图像帧作为一个图像组，得到按序排列的多个图像组，对多个图像组进行处理，得到每个图像组的至少一条目标区域链，根据多个图像组的目标区域链及多个图像组的排列顺序，创建至少一个目标的目标区域组合链。以图像组为单位获取目标区域链，使每个图像组中不同的图像帧的目标区域存在关联关系，提高了目标检测的准确性，而且不同的图像组中包括相同的图像帧，使多个图像组的目标区域链存在关联关系，能够构成目标区域组合链，提高了目标区域组合链的准确性。

【技术实现步骤摘要】
目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请实施例涉及计算机
，特别涉及一种目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，目标跟踪技术的应用越来越广泛。目标跟踪技术通过确定多个图像帧中的目标所在的区域实现对目标的跟踪，可以应用于视频人流统计、视频监控、嫌疑人追踪等领域。相关技术中提供了一种目标跟踪方法，根据每个图像帧的特征向量进行目标检测，分别确定每个图像帧的目标区域，从而能够根据多个图像帧的目标区域确定目标的移动轨迹。但是，上述方法仅是以单个图像帧为单位，分别确定每个图像帧的目标区域，准确性差。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质，能够提高确定的目标区域组合链的准确性。所述技术方案如下：一方面，提供了一种目标跟踪方法，所述方法包括：获取按序排列的多个图像帧；将所述多个图像帧中每预设数目个图像帧作为一个图像组，得到按序排列的多个图像组，相邻的任两个图像组包括至少一个相同的图像帧和至少一个不同的图像帧；对所述多个图像组进行处理，得到每个图像组的至少一条目标区域链，每条目标区域链包括属于同一个目标的多个目标区域，且所述多个目标区域分别位于对应图像组中的不同图像帧中；根据所述多个图像组的目标区域链及所述多个图像组的排列顺序，创建至少一个目标的目标区域组合链。另一方面，提供了一种目标跟踪装置，所述装置包括：图像帧获取模块，用于获取按序排列的多个图像帧；<br>图像组获取模块，用于将所述多个图像帧中每预设数目个图像帧作为一个图像组，得到按序排列的多个图像组，相邻的任两个图像组包括至少一个相同的图像帧和至少一个不同的图像帧；图像组处理模块，用于对所述多个图像组进行处理，得到每个图像组的至少一条目标区域链，每条目标区域链包括属于同一个目标的多个目标区域，且所述多个目标区域分别位于对应图像组中的不同图像帧中；区域组合链创建模块，用于根据所述多个图像组的目标区域链及所述多个图像组的排列顺序，创建至少一个目标的目标区域组合链。在一种可能实现方式中，所述图像组处理模块，包括：特征向量获取单元，用于获取第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量，所述第一图像组为所述多个图像组中的任一图像组；目标区域链获取单元，用于对所述第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量进行处理，得到所述第一图像组的至少一条目标区域链。在另一种可能实现方式中，所述特征向量获取单元，还用于将第二图像组中指定图像帧的特征向量，确定为所述第一图像组中对应的指定图像帧的特征向量，所述第二图像组为所述多个图像组中所述第一图像组的前一个图像组，所述指定图像帧为所述第一图像组和所述第二图像组中相同的图像帧；对所述第一图像组中除所述指定图像帧外的其他图像帧进行特征提取，得到所述其他图像帧的特征向量。在另一种可能实现方式中，所述目标区域链获取单元，还用于根据所述第一图像组中第一个图像帧的特征向量进行目标检测，得到所述第一个图像帧的至少一个初始区域；根据所述第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量，对所述至少一个初始区域进行处理，分别得到所述预设数目个图像帧的目标区域，所述至少一个初始区域与所述第一图像组中每个图像帧的至少一个目标区域一一对应；将所述预设数目个图像帧中，属于同一个目标且属于不同图像帧的目标区域进行关联，得到所述第一图像组的至少一条目标区域链。在另一种可能实现方式中，所述目标区域链获取单元，还用于根据所述第一图像组中第一个图像帧的特征向量进行目标检测，得到所述第一个图像帧的多个初始区域，及所述多个初始区域对应的概率；从所述多个初始区域中，选取概率大于预设阈值的至少一个初始区域。在另一种可能实现方式中，目标检测模型包括特征提取子模型和特征检测子模型；所述特征向量获取单元，还用于调用所述特征提取子模型，获取第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量；所述目标区域链获取单元，还用于调用所述特征检测子模型，对所述第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量进行处理，得到所述第一图像组的至少一条目标区域链。在另一种可能实现方式中，所述区域组合链创建模块，包括：第一确定单元，用于对于相邻的任两个图像组，将所述任两个图像组中相同的图像帧作为指定图像帧，将所述指定图像帧的目标区域作为指定目标区域；区域匹配关系确定单元，用于根据所述任两个图像组中的指定图像帧及指定目标区域，确定所述任两个图像组之间的目标区域匹配关系，所述目标区域匹配关系包括第一个图像组中任一个指定图像帧的任一目标区域，与第二个图像组中相同的指定图像帧中属于同一个目标的目标区域之间的匹配关系；区域链匹配关系确定单元，用于根据所述任两个图像组的目标区域链及所述目标区域匹配关系，确定所述任两个图像组之间的目标区域链匹配关系，所述目标区域链匹配关系包括所述第一个图像组的任一条目标区域链，与所述第二个图像组的属于同一个目标的目标区域链之间的匹配关系；区域组合链组合单元，用于根据所述目标区域链匹配关系，将任一目标区域链中除所述指定目标区域外的其他目标区域，与所述任一目标区域链匹配的另一目标区域链进行组合，得到所述目标区域组合链。在另一种可能实现方式中，所述区域匹配关系确定单元，还用于根据所述任两个图像组中的指定图像帧及指定目标区域，确定多组备选匹配关系，所述备选匹配关系包括所述第一个图像组中任一指定图像帧的每个指定目标区域，与所述第二个图像组中相同的指定图像帧中任一指定目标区域之间的匹配关系，且所述多组备选匹配关系不同；将每组备选匹配关系中每两个匹配的指定目标区域的相似度之和，分别确定为所述每组备选匹配关系的匹配度；从所述多组备选匹配关系中，选取匹配度最大的备选匹配关系，确定为所述目标区域匹配关系。在另一种可能实现方式中，所述第二图像组的第二个图像帧与所述第一图像组的第一个图像帧相同；所述图像组处理模块，还包括：目标区域预测单元，用于所述第二图像组的第一目标区域链包括所述第二图像组的第二个图像帧中的任一中断目标区域，所述中断目标区域与所述第一图像组的第一个图像帧中的每个指定目标区域均不匹配，则在所述第一图像组的第一个图像帧中，预测与所述中断目标区域属于同一目标的预测目标区域。在另一种可能实现方式中，所述装置还包括：目标区域预测模块，用于根据所述第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量，对所述预测目标区域进行映射处理，分别得到所述第一图像组中其他图像帧的预测目标区域；目标区域关联模块，用于将所述预设数目个图像帧中属于不同图像帧的预测目标区域进行关联，得到所述第一图像组的预测目标区域链。在另一种可能实现方式中，所述装置还包括：匹配关系添加模块，用于在所述第二图像组与所述第一图像组之间的目标区域匹配关系中，添加所述中断目标区域与所述预测目标区域的匹配关系。在另一种可能实现方式中，所述图像帧获取模本文档来自技高网...

【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：/n获取按序排列的多个图像帧；/n将所述多个图像帧中每预设数目个图像帧作为一个图像组，得到按序排列的多个图像组，相邻的任两个图像组包括至少一个相同的图像帧和至少一个不同的图像帧；/n对所述多个图像组进行处理，得到每个图像组的至少一条目标区域链，每条目标区域链包括属于同一个目标的多个目标区域，且所述多个目标区域分别位于对应图像组中的不同图像帧中；/n根据所述多个图像组的目标区域链及所述多个图像组的排列顺序，创建至少一个目标的目标区域组合链。/n

【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：
获取按序排列的多个图像帧；
将所述多个图像帧中每预设数目个图像帧作为一个图像组，得到按序排列的多个图像组，相邻的任两个图像组包括至少一个相同的图像帧和至少一个不同的图像帧；
对所述多个图像组进行处理，得到每个图像组的至少一条目标区域链，每条目标区域链包括属于同一个目标的多个目标区域，且所述多个目标区域分别位于对应图像组中的不同图像帧中；
根据所述多个图像组的目标区域链及所述多个图像组的排列顺序，创建至少一个目标的目标区域组合链。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个图像组进行处理，得到每个图像组的至少一条目标区域链，包括：
获取第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量，所述第一图像组为所述多个图像组中的任一图像组；
对所述第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量进行处理，得到所述第一图像组的至少一条目标区域链。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量，包括：
将第二图像组中指定图像帧的特征向量，确定为所述第一图像组中对应的指定图像帧的特征向量，所述第二图像组为所述多个图像组中所述第一图像组的前一个图像组，所述指定图像帧为所述第一图像组和所述第二图像组中相同的图像帧；
对所述第一图像组中除所述指定图像帧外的其他图像帧进行特征提取，得到所述其他图像帧的特征向量。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量进行处理，得到所述第一图像组的至少一条目标区域链，包括：
根据所述第一图像组中第一个图像帧的特征向量进行目标检测，得到所述第一个图像帧的至少一个初始区域；
根据所述第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量，对所述至少一个初始区域进行处理，分别得到所述预设数目个图像帧的目标区域，所述至少一个初始区域与所述第一图像组中每个图像帧的至少一个目标区域一一对应；
将所述预设数目个图像帧中，属于同一个目标且属于不同图像帧的目标区域进行关联，得到所述第一图像组的至少一条目标区域链。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像组中第一个图像帧的特征向量进行目标检测，得到所述第一个图像帧的至少一个初始区域，包括：
根据所述第一图像组中第一个图像帧的特征向量进行目标检测，得到所述第一个图像帧的多个初始区域，及所述多个初始区域对应的概率；
从所述多个初始区域中，选取概率大于预设阈值的至少一个初始区域。


6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，目标检测模型包括特征提取子模型和特征检测子模型；
所述获取第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量，包括：
调用所述特征提取子模型，获取第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量；
所述对所述第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量进行处理，得到所述第一图像组的至少一条目标区域链，包括：
调用所述特征检测子模型，对所述第一图像组中所述预设数目个图像帧的特征向量进行处理，得到所述第一图像组的至少一条目标区域链。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个图像组的目标区域链及所述多个图像组的排列顺序，创建至少一个目标的目标区域组合链，包括：
对于相邻的任两个图像组，将所述任两个图像组中相同的图像帧作为指定图像帧，将所述指定图像帧的目标区域作为指定目标区域；
根据所述任两个图像组中的指定图像帧及指定目标区域，确定所述任两个图像组之间的目标区域匹配关系，所述目标区域匹配关系包括第一个图像组中任一个指定图像帧的任一目标区域，与第二个图像组中相同的指定图像帧中属于同一个目标的目标区域之间的匹配关系；
根据所述任两个图像组的目标区域链及所述目标区域匹配关系，确定所述任两个图像组之间的目标区域链匹配关系，所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭瑾龙，王昌安，罗泽坤，李剑，邰颖，王亚彪，汪铖杰，李季檩，吴永坚，黄飞跃，
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