【技术实现步骤摘要】
多目标跟踪方法、装置、电子设备及可读存储介质
[0001]本申请涉及图像处理
，具体而言，涉及一种多目标跟踪方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能的不断发展，基于图像进行目标识别及跟踪的技术应用在安防、人机交互等方面。通过目标识别及跟踪技术，可以检测并跟踪出现在特定区域的敏感人物、实时统计出现在特定区域的人数数量、实时进行人流量统计等。
[0003]现有的多目标跟踪技术中，一般会计算各检测目标在图像中的位置与各跟踪目标的预测出来的位置的相似度，然后根据一个预先设置好的固定的相似度阈值，基于上述相似度，判断各检测目标与各跟踪目标在运动方面是否相似，进而进行检测目标与跟踪目标的匹配，以完成多目标跟踪。然而，预测出来的位置的可靠性与跟踪目标的跟丢次数有关，在忽略该因素的情况下，将导致运动是否相关的判断不准确，进而导致误匹配，也即出现跟踪错误的情况。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种多目标跟踪方法、装置、电子设备及可读存储介质，其能够减少在进行多目标跟踪时的误匹配情况。
[0005]本申请的实施例可以这样实现：
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种多目标跟踪方法，包括：
[0007]对当前图像进行目标检测，获得各检测目标的检测信息，其中，所述检测信息包括检测目标的位置检测信息；
[0008]从各跟踪目标的跟踪信息中获得各跟踪目标的位置预测信息及跟丢次数，并根据所述跟丢次数确定各跟踪目标的第一匹配阈值；>[0009]根据所述位置检测信息及位置预测信息，计算各跟踪目标与各检测目标的运动匹配度；
[0010]针对各跟踪目标，根据该跟踪目标对应的运动匹配度及第一匹配阈值，获得运动匹配结果；
[0011]根据所述运动匹配结果，将检测目标与跟踪目标进行匹配，得到跟踪结果。
[0012]第二方面，本申请实施例提供一种多目标跟踪装置，包括：
[0013]检测模块，用于对当前图像进行目标检测，获得各检测目标的检测信息，其中，所述检测信息包括检测目标的位置检测信息；
[0014]确定模块，用于从各跟踪目标的跟踪信息中获得各跟踪目标的位置预测信息及跟丢次数，并根据所述跟丢次数确定各跟踪目标的第一匹配阈值；
[0015]计算模块，用于根据所述位置检测信息及位置预测信息，计算各跟踪目标与各检测目标的运动匹配度；
[0016]匹配模块，用于针对各跟踪目标，根据该跟踪目标对应的运动匹配度及第一匹配阈值，获得运动匹配结果；
[0017]所述匹配模块，还用于根据所述运动匹配结果，将检测目标与跟踪目标进行匹配，得到跟踪结果。
[0018]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现前述实施方式中任意一项所述的多目标跟踪方法。
[0019]第四方面，本申请实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述实施方式中任意一项所述的多目标跟踪方法。
[0020]本申请实施例提供的多目标跟踪方法、装置、电子设备及可读存储介质，通过对当前图像进行目标检测，可获得各检测目标的检测信息，该检测信息包括检测目标的位置检测信息；进而根据位置检测信息及各跟踪目标的跟踪信息中的位置预测信息，计算得到各跟踪目标与各检测目标的运动匹配度；然后，针对各跟踪目标，根据该跟踪目标与各检测目标的运动匹配度、基于该跟踪目标的跟踪信息中的跟丢次数确定的第一匹配阈值，确定运动匹配结果；最后，根据得到的各跟踪目标对应的运动匹配结果，将检测目标与跟踪目标进行匹配，得到跟踪结果。如此，根据跟踪目标的跟丢次数确定该跟踪目标对应的第一匹配阈值，也即，各跟踪目标对应的第一匹配阈值是动态的，进而根据该第一匹配阈值确定该跟踪目标与各检测目标的运动匹配结果，最终得到跟踪结果，由此可避免由于忽略位置预测的可靠性与跟丢次数的关系导致的误匹配，从而减少误匹配的情况，提高跟踪的可靠性。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0022]图1为本申请实施例提供的电子设备的方框示意图；
[0023]图2为本申请实施例提供的多目标跟踪方法的流程示意图；
[0024]图3为本申请实施例提供的马氏距离阈值与跟丢次数的关系示意图；
[0025]图4为本申请实施例提供的基于不同马氏距离阈值滤波后的运动信息匹配矩阵示意图；
[0026]图5为图2中步骤S150包括的子步骤的流程示意图；
[0027]图6为本申请实施例提供的多目标跟踪装置的方框示意图之一；
[0028]图7为本申请实施例提供的多目标跟踪装置的方框示意图之二。
[0029]图标：100
‑
电子设备；110
‑
存储器；120
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处理器；130
‑
通信单元；200
‑
多目标跟踪装置；210
‑
检测模块；220
‑
确定模块；230
‑
计算模块；240
‑
匹配模块；250
‑
更新模块。
具体实施方式
[0030]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是
本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0031]因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0032]需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0033]在安防、人机交互等领域，会针对当前图像本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种多目标跟踪方法，其特征在于，包括：对当前图像进行目标检测，获得各检测目标的检测信息，其中，所述检测信息包括检测目标的位置检测信息；从各跟踪目标的跟踪信息中获得各跟踪跟踪目标的位置预测信息及跟丢次数，并根据所述跟丢次数确定各跟踪目标的第一匹配阈值；根据所述位置检测信息及位置预测信息，计算各跟踪目标与各检测目标的运动匹配度；针对各跟踪目标，根据该跟踪目标对应的运动匹配度及第一匹配阈值，获得运动匹配结果；根据所述运动匹配结果，将检测目标与跟踪目标进行匹配，得到跟踪结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述跟丢次数越多，所述跟丢次数对应的第一匹配阈值越大，所述根据该跟踪目标对应的运动匹配度及第一匹配阈值，获得运动匹配结果，包括：在该跟踪目标对应的运动匹配度大于该跟踪目标对应的第一匹配阈值的情况下，确定该跟踪目标与该运动匹配度对应的检测目标的运动信息匹配；在该跟踪目标对应的运动匹配度不大于该跟踪目标对应的第一匹配阈值的情况下，确定该跟踪目标与该运动匹配度对应的检测目标的运动信息不匹配。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测信息还包括检测目标的第一外观特征，所述跟踪信息包括跟踪目标的第二外观特征，所述根据所述运动匹配结果，将检测目标与跟踪目标进行匹配，得到跟踪结果，包括：根据所述第一外观特征及第二外观特征，计算各跟踪目标与各检测目标的最大外观匹配度；针对各跟踪目标，根据该跟踪目标对应的最大外观匹配度及第二匹配阈值，获得外观匹配结果；根据所述运动匹配结果及外观匹配结果，将检测目标与跟踪目标进行匹配，得到所述跟踪结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述外观匹配结果包括外观信息不匹配或外观信息匹配，所述根据所述运动匹配结果及外观匹配结果，将检测目标与跟踪目标进行匹配，得到所述跟踪结果，包括：针对运动信息及外观信息均匹配上的检测目标及跟踪目标，根据该检测目标与该跟踪目标之间的运动匹配度及最大外观匹配度，计算得到该检测目标与该跟踪目标的综合匹配度；利用级联匹配机制及最小成本算法，基于所述综合匹配度进行匹配，确定匹配的...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡淑萍，程骏，张惊涛，郭渺辰，王东，顾在旺，庞建新，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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