一种跟踪对象确定方法、设备和手持相机技术

本申请实施例提供一种跟踪对象确定方法、设备和手持相机，跟踪对象确定方法包括：对当前拍摄图像帧进行图像识别，获得用于标识当前拍摄图像帧中的识别对象的识别信息；根据所述识别信息和用于标识已拍摄图像帧中的跟踪对象的跟踪信息，对所述识别对象与所述跟踪对象进行匹配，获得匹配信息；根据所述匹配信息，更新所述跟踪信息。由此，使得在多目标追踪拍摄过程中，可以将当前拍摄图像帧与上一图像帧进行对比通过寻找当前拍摄图像帧中识别对象与已拍摄图像帧中跟踪对象之间的匹配关系，更新跟踪对象的跟踪信息，更新跟踪目标的跟踪状态，实现以更实时且准确的进行跟踪对象的管理维护跟踪对象的信息。

【技术实现步骤摘要】
一种跟踪对象确定方法、设备和手持相机
本申请实施例涉及图像识别
，尤其涉及一种跟踪对象确定方法、设备和手持相机。
技术介绍
计算机视觉是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息。目标检测跟踪是计算机视觉领域的一种重要分支，其在军事制导，视觉导航，机器人，智能交通，公共安全等领域有着广泛的应用。随着视觉处理技术和人工智能技术的发展，手持智能相机也可以应用目标检测跟踪技术追踪待拍摄目标。但是，相比于工业相机，手持智能相机的视野比较局限，需要不断转化位置来获得全景图像；并且手持智能相机的多目标跟踪管理方法不完善，使得在追踪待拍摄目标的数量较多，或者追踪待拍摄目标的种类较多时，不能及时更新追踪待拍摄目标的跟踪信息，导致出现追踪失败、识别失败的情况。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例所解决的技术问题之一在于提供一种跟踪对象确定方法、设备和手持相机，用以克服现有技术中不能及时更新追踪待拍摄目标的跟踪信息的缺陷。本申请实施例提供了一种跟踪对象确定方法，包括：对当前拍摄图像帧进行图像识别，获得用于标识当前拍摄图像帧中的识别对象的识别信息；根据所述识别信息和用于标识已拍摄图像帧中的跟踪对象的跟踪信息，对所述识别对象与所述跟踪对象进行匹配，获得匹配信息；根据所述匹配信息，更新所述跟踪信息。本申请实施例提供了一种跟踪对象确定设备，包括：存储器、处理器、视频采集器，所述视频采集器用于采集目标区域的待跟踪目标；所述存储器用于存储程序代码；所述处理器，调用所述程序代码，当程序代码被执行时，用于执行以下操作：对当前拍摄图像帧进行图像识别，获得用于标识当前拍摄图像帧中的识别对象的识别信息；根据所述识别信息和用于标识已拍摄图像帧中的跟踪对象的跟踪信息，对所述识别对象与所述跟踪对象进行匹配，获得匹配信息；根据所述匹配信息，更新所述跟踪信息。本申请实施例提供了一种手持相机，包括上述实施例中的所述的跟踪对象确定设备，还包括：承载器，所述承载器与所述视频采集器固定连接，用于承载所述视频采集器的至少一部分。本申请实施例中，首先对当前拍摄图像帧进行图像识别，获得用于标识当前拍摄图像帧中的识别对象的识别信息；然后根据识别信息和用于标识已拍摄图像帧中的跟踪对象的跟踪信息，对识别对象与跟踪对象进行匹配，获得匹配信息；根据匹配信息，更新跟踪信息。使得在多目标追踪拍摄过程中，可以将当前拍摄图像帧与上一图像帧进行对比通过寻找当前拍摄图像帧中识别对象与已拍摄图像帧中跟踪对象之间的匹配关系，更新跟踪对象的跟踪信息，更新跟踪目标的跟踪状态，实现以更实时且准确的进行跟踪对象的管理维护跟踪对象的信息。附图说明后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请实施例的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比值绘制的。附图中：图1为本申请实施例一提供的一种跟踪对象确定方法的示意性流程图；图2为本申请实施例二提供的一种跟踪对象确定方法的示意性流程图；图3为本申请实施例三提供的一种跟踪对象确定方法的示意性流程图；图4为本申请实施例四提供的一种跟踪对象确定设备的结构框图；图5-7为本申请实施例五提供的一种手持相机的示意性结构框图。具体实施方式在本专利技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术。在本专利技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包括一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。应当理解，本申请说明书以及权利要求书中使用的“第一”“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”或者“一”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。近年来，目标检测跟踪系统是计算机视觉领域近几年来发展较快的一个方向。随着视觉处理技术和人工智能技术的发展，手持智能相机的可以用于追踪待拍摄目标，并根据该目标进行物体识别和场景识别，以便于用户对拍摄的照片或视频进行分类和管理，以及后续的自动处理。但相比于工业相机，家用手持智能相机往往摄像头的视野比较局限，需要不断转变位置来获得全景图像，一旦目标数量较多、种类较多且较为分散时，较小的视野不能很好的支持实时多目标追踪的需求，当出现多个种类和/或多个数量物体时，不能及时更新追踪待拍摄目标的跟踪信息，导致出现追踪失败、识别失败等错误情况。鉴于上述技术方案中的不足，本申请实施例所提供的技术方案中跟踪对象确定方法，从而改善了用户体验。下面结合本专利技术实施例附图进一步说明本专利技术实施例具体实现。实施例一本申请实施例一提供一种跟踪对象确定方法，如图1所示，图1为本申请实施例提供的一种跟踪对象确定方法的示意性流程图。本实施例的跟踪对象确定方法包括：S101、对当前拍摄图像帧进行图像识别，获得用于标识当前拍摄图像帧中的识别对象的识别信息。本实施例中，识别信息用于标识利用预设的图像识别算法识别出的识别对象对应的识别结果，识别信息所包括的具体信息内容以及记录方式不限，且图像识别算法的种类也不限。例如，识别信息可以包括该识别对象的颜色特征信息、深度特征信息、位置特征信息等。又例如，图像识别算法可以为RCNN、SSD、YOLO等。S102、根据识别信息和用于标识已拍摄图像帧中的跟踪对象的跟踪信息，对识别对象与跟踪对象进行匹配，获得匹配信息。本实施例中，已拍摄图像帧为当前拍摄图像帧之前的一个或者多个连续图像帧。本实施例中，跟踪目标为利用预设的图像识别算法对至少一已拍摄图像帧进行识别并标记获得的对象；跟踪信息用于标识预设的图像识别算法对跟踪目标的识别结果，以及对跟踪目标在当前拍摄图像帧之前的一个或者多个连续已拍摄图像帧中的跟踪状态。本实施例中，匹配信息至少用于表示识别对象和跟踪对象是否匹配。当识别对象与跟踪对象匹配时，表明识别对象与跟踪对象为同一对象，或者识别对象与跟踪对象为同一对象的可能性极高，可认为跟踪对象在当前拍摄图像帧中出现；当识别对象与跟踪对象不匹配时，表明识别对象与跟踪对象很可能不为同一对象，可认为跟踪对象未在当前拍摄图像帧中出现。本实施例中，由于识别信息和跟踪信息均为利用预设的图像识别算法对图像帧进行识别获得的识别结果，因此可根据识别信息和跟踪信息，对识别对象与跟踪对象进行匹配，所采用的匹配算法本实施例中在此不做限制。S103、根据匹配信息，更新跟踪信息。本实施例中，由于完成当前拍摄图像帧的图像识别后，跟踪目标对应的跟踪状态会发生变化，而根据匹配信息可以确定跟踪目标是否在当前拍摄图像帧中出现，因此可以根据匹配信息更新跟踪对象对应的跟踪信息，以使得在当前拍摄图像帧之后的一图像帧中可使用跟踪本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种跟踪对象确定方法，其特征在于，包括：/n对当前拍摄图像帧进行图像识别，获得用于标识当前拍摄图像帧中的识别对象的识别信息；/n根据所述识别信息和用于标识已拍摄图像帧中的跟踪对象的跟踪信息，对所述识别对象与所述跟踪对象进行匹配，获得匹配信息；/n根据所述匹配信息，更新所述跟踪信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种跟踪对象确定方法，其特征在于，包括：
对当前拍摄图像帧进行图像识别，获得用于标识当前拍摄图像帧中的识别对象的识别信息；
根据所述识别信息和用于标识已拍摄图像帧中的跟踪对象的跟踪信息，对所述识别对象与所述跟踪对象进行匹配，获得匹配信息；
根据所述匹配信息，更新所述跟踪信息。


2.根据权利要求1所述的跟踪对象确定方法，其特征在于，所述根据所述识别信息和用于标识已拍摄图像帧中的跟踪对象的跟踪信息，对所述识别对象与所述跟踪对象进行匹配，获得匹配信息包括：
根据所述识别信息和所述跟踪信息，获得用于标识所述识别对象与所述跟踪对象之间相似程度的相似度信息，以及用于标识所述识别对象和所述跟踪对象之间位置关系的位置信息；
根据所述相似度信息和所述位置信息，对所述识别对象与所述跟踪对象进行匹配，获得匹配信息。


3.根据权利要求2所述的跟踪对象确定方法，其特征在于，所述位置信息包括交并比子信息和距离子信息，其中，所述交并比子信息用于标识所述识别对象和所述跟踪对象对应的交并比，所述距离子信息用于标识所述识别对象和所述跟踪对象之间的距离。


4.根据权利要求1所述的跟踪对象确定方法，其特征在于，所述根据所述识别信息和用于标识已拍摄图像帧中的跟踪对象的跟踪信息，对所述识别对象与所述跟踪对象进行匹配，获得匹配信息包括：
根据所述识别信息和所述跟踪信息，依次使用贪心算法和匈牙利算法对所述识别对象与所述跟踪对象进行匹配，获得匹配信息。


5.根据权利要求1所述的跟踪对象确定方法，其特征在于，所述根据所述匹配信息，更新所述跟踪信息包括：
当所述识别对象与所述跟踪对象不匹配时，将所述识别对象确定为新的所述跟踪对象。


6.根据权利要求1所述的跟踪对象确定方法，其特征在于，所述根据所述匹配信息，更新所述跟踪信息包括：
根据所述识别信息和所述跟踪信息，获得重叠信息，其中，所述重叠信...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍磊，梁峰，
申请(专利权)人：上海摩象网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31