一种目标跟踪的方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种基于人工智能领域的目标跟踪方法、装置及存储介质。包括：获取待识别游戏图像以及历史游戏图像，其中，待识别游戏图像为历史游戏图像相邻的下一帧图像。若待识别游戏图像以及历史游戏图像之间满足帧差变化条件，则从待识别游戏图像中获取至少两个候选框。获取至少两个候选框中每个候选框所对应的空间特征，其中，空间特征包括候选框在待识别游戏图像中的位置信息以及候选框所对应的色差图；将每个候选框所对应的空间特征输入至分类器，通过分类器输出所述每个候选框所对应的概率分值；根据每个候选框所对应的概率分值，从至少两个候选框中确定目标框；其中，目标框的概率分值为所述至少两个候选框对应的概率分值中的最大值。

【技术实现步骤摘要】
一种目标跟踪的方法、装置及存储介质
本申请涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种目标跟踪的方法、装置及存储介质。
技术介绍
第一人称射击游戏(first-personshootinggame，FPS)是一种以玩家为主观视角来进行的射击游戏；玩家不需要操纵屏幕中的虚拟人物来进行操作，而是身临其境的体验游戏；由于FPS能带给玩家极大的视觉冲击，能大大增强游戏的主动性和真实感，因此得到迅速发展，深受用户喜爱。现有的，当用户玩FPS游戏时，需要先识别射击目标在游戏画面上的位置，然后针对该位置发送相关操作指令，以达到对射击目标的射击目的；而在某些场景下，用户需要游戏系统自动追踪某一射击目标，并且完成对该目标的自动射击，因此，游戏系统需要拥有自动追踪和识别某些射击目标的能力。现有的一些目标追踪的模型，例如卡尔漫滤波算法，由于卡尔漫滤波是根据轮廓特征来识别目标的，当射击目标被遮挡或者射击目标发生形变时，无法识别射击目标，所以不能应用于游戏中；因此，游戏系统如何获取更精准的跟踪识别算法，成为亟需解决的问题。专利技术内容本申请实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标跟踪的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待识别游戏图像以及历史游戏图像，其中，所述待识别游戏图像为所述历史游戏图像相邻的下一帧图像；/n若所述待识别游戏图像以及所述历史游戏图像之间满足帧差变化条件，则从所述待识别游戏图像中获取至少两个候选框；/n获取所述至少两个候选框中每个候选框所对应的空间特征，其中，所述空间特征包括候选框在所述待识别游戏图像中的位置信息以及候选框所对应的色差图；/n根据每个候选框所对应的空间特征，从所述至少两个候选框中确定目标框。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待识别游戏图像以及历史游戏图像，其中，所述待识别游戏图像为所述历史游戏图像相邻的下一帧图像；
若所述待识别游戏图像以及所述历史游戏图像之间满足帧差变化条件，则从所述待识别游戏图像中获取至少两个候选框；
获取所述至少两个候选框中每个候选框所对应的空间特征，其中，所述空间特征包括候选框在所述待识别游戏图像中的位置信息以及候选框所对应的色差图；
根据每个候选框所对应的空间特征，从所述至少两个候选框中确定目标框。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个候选框所对应的空间特征，从所述至少两个候选框中确定目标框，包括：
将每个候选框所对应的空间特征输入至分类器，通过所述分类器输出所述每个候选框所对应的概率分值；
根据所述每个候选框所对应的概率分值，从所述至少两个候选框中确定目标框；其中，所述目标框的概率分值为所述至少两个候选框对应的概率分值中的最大值。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述待识别游戏图像中获取至少两个候选框，包括：
确定所述历史游戏图像中跟踪目标的像素点个数；
根据所述跟踪目标的像素点个数确定所述至少两个候选框的范围大小；
根据所述至少两个候选框的范围大小，确定所述候选框在所述待识别游戏图像中的位置信息；其中，每个候选框包括的像素点个数和所述历史游戏图像中跟踪对象的像素点个数相同。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述至少两个候选框中每个候选框所对应的空间特征，包括：
利用第一卷积算子对所述待识别游戏图像进行卷积特征提取，得到所述待识别游戏图像的卷积特征；
对所述待识别游戏图像的卷积特征进行池化处理，得到所述待识别游戏图像的池化特征；
根据所述至少两个候选框的位置信息，确定所述通用池化特征中的目标池化特征；
根据所述目标池化特征确定所述至少两个候选框中每个候选框所对应的色差图。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标池化特征确定所述至少两个候选框中每个候选框所对应的色差图，包括：
利用所述跟踪目标对应的第二卷积算子对所述目标池化特征进行卷积特征提取，得到所述至少两个候选框中每个候选框所对应的第二卷积特征；
利用第三卷积算子对所述每个候选框所对应的第二卷积特征进行重构处理，得到所述每个候选框对应的色差图。


6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将每个候选框所对应的空间特征输入至分类器，通过所述分类器输出所述每个候选框所对应的概率分值，包括：
从所述色差图中获取多个候选特征，并分别确定每个候选特征的权重值；
将所述每个候选特征的权重值输入至所述分类器，通过所述分类器获取所述每个候选框对应的所述概率分值。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述目标框对应的概率分值大于预设阈值，则根据所述目标框对应的位置信息确定所述跟踪目标在所述待识别游戏图像中的位置。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个候选框所对应的空间特征输入至分类器，通过所述分类器输出所述每个候选框所对应的概率分值之前，所述方法还包括：
获取待训练游戏图像中正样本；所述正样本为跟踪对象在所述待训练游戏图像中所在的候选框；
根据所述正样本对应的空间特征集合和所述历史游戏图像中正样本的空间特征集合，确定第一损失值；
根据所述第一损失值，对待训练分类器的运算参数进行更新；
当满足分类器更新条件时，根据所述待训练分类器的更新后的运算参数，得到所述分类器。


9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个候选框所对应的空间特征输入至分类器，通过所述分类器输出...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖彩明，徐东，
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