一种目标跟踪方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种目标跟踪方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：获取各摄像头拍摄待检测目标时得到的目标信息；根据各目标信息，对各摄像头对应的拍摄图像进行区域选择，得到待检测目标在各摄像头下的图像坐标区域；将各图像坐标区域转换至世界坐标系，得到待检测目标在各摄像头下的世界坐标区域；融合待检测目标对应的所有世界坐标区域，得到待检测目标对应的目标三维坐标区域；通过根据目标三维坐标区域建立的跟踪器，对待检测目标进行跟踪。解决了现有技术的目标跟踪方法容易出现目标丢失的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种目标跟踪方法、装置、设备和存储介质
本申请涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种目标跟踪方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
计算机视觉、人工智能技术的进步，带动了安防行业的快速发展，摄像头保有量越来越多，以摄像头为基础设施的热智能应用迅速膨胀，企业对于摄像头的智能化需求快速增长。在计算机视觉诸多任务中，目标跟踪任务在监控视频领域中应用非常广泛，最常见的如行人跟踪、车辆跟踪等。现有的目标跟踪方法，大都通过轮询各摄像头的深度图并根据深度变化检测目标位置做跟踪。在通过上述的目标跟踪方法跟踪目标时，容易出现目标丢失的现象。
技术实现思路
本申请提供了一种目标跟踪方法、装置、设备和存储介质，解决了现有的目标跟踪方法跟踪目标时，容易出现目标丢失的技术问题。有鉴于此，本申请第一方面提供了一种目标跟踪方法，包括：获取各摄像头拍摄待检测目标时得到的目标信息；根据各所述目标信息，对各所述摄像头对应的拍摄图像进行区域选择，得到所述待检测目标在各摄像头下的图像坐标区域；将各所述图像坐标区域转换至世界坐标系，得到所述待检测目标在各摄像头下的世界坐标区域；融合所述待检测目标对应的所有所述世界坐标区域，得到所述待检测目标对应的目标三维坐标区域；通过根据所述目标三维坐标区域建立的跟踪器，对所述待检测目标进行跟踪。可选地，当所述待检测目标为行人时，所述目标信息包括：所述行人在摄像头的RGB图像中的第一头顶位置信息；根据各所述目标信息，对各所述摄像头对应的拍摄图像进行区域选择，得到所述待检测目标在各摄像头下的图像坐标区域，具体包括：根据各所述第一头顶位置信息，对对应深度图中的对应区域内进行平滑处理，并确定行人在该深度图中的第二头顶位置信息；根据各所述第二头顶位置信息，确定所述行人在各摄像头下的图像坐标区域。可选地，所述根据各所述第一头顶位置信息，对对应深度图中的对应区域内进行平滑处理，并确定行人在该深度图中的第二头顶位置信息，具体包括：在各所述摄像头对应的RGB图像中，以对应的所述第一头顶位置信息为中心、预置大小为尺寸，建立平滑核；根据各所述摄像头对应的平滑核，对对应深度图中的对应区域进行平滑处理，并确定平滑后该区域内的最小深度值点；在各摄像头对应的深度图内，以对应的所述最小深度值点为中心，建立候选区域，并确定各候选区域中的最小深度值；将各摄像头对应的所述最小深度值作为所述行人在该深度图中的第二头顶位置信息。可选地，所述根据各所述第二头顶位置信息，确定所述行人在各摄像头下的图像坐标区域，具体包括：以所述第二头顶位置信息对应的深度值为起始点，预置长度为数据长度，确定各摄像头对应的预置深度范围；确定各预置深度范围中的各点对应的图像坐标，得到所述行人在各摄像头下的图像坐标区域。可选地，所述将各所述图像坐标区域转换至世界坐标系，得到所述待检测目标在各摄像头下的世界坐标区域，具体包括：将各所述图像坐标区域转换到相机坐标系，得到各自对应的相机坐标区域；将各所述相机坐标区域转换至世界坐标系，得到所述待检测目标在各摄像头下的世界坐标区域。可选地，当所述待检测目标的数量为一个时，所述融合所述待检测目标对应的所有所述世界坐标区域，得到所述待检测目标对应的目标三维坐标区域，具体包括：将所述世界坐标区域作为所述待检测目标对应的目标三维坐标区域。可选地，当所述待检测目标的数量为多个时，所述融合所述待检测目标对应的所有所述世界坐标区域，得到所述待检测目标对应的目标三维坐标区域，具体包括：判断各所述待检测目标是否存在多个所述世界坐标区域，若是，将多个所述世界坐标区域去重后，将保留的所述世界坐标区域作为该待检测目标对应的目标三维坐标区域。本申请第二方面提供了一种目标跟踪装置，包括：获取单元，用于获取各摄像头拍摄待检测目标时得到的目标信息；选择单元，用于根据各所述目标信息，对各所述摄像头对应的拍摄图像进行区域选择，得到所述待检测目标在各摄像头下的图像坐标区域；转换单元，用于将各所述图像坐标区域转换至世界坐标系，得到所述待检测目标在各摄像头下的世界坐标区域；融合单元，用于融合所述待检测目标对应的所有所述世界坐标区域，得到所述待检测目标对应的目标三维坐标区域；跟踪单元，用于通过根据所述目标三维坐标区域建立的跟踪器，对所述待检测目标进行跟踪。本申请第三方面提供了一种目标跟踪设备，所述设备包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述任一种第一方面所述的目标跟踪方法。本申请第四方面提供了一种存储介质，所述存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述任一种第一方面所述的目标跟踪方法。从以上技术方法可以看出，本申请具有以下优点：本申请中首先获取摄像头拍摄待检测目标时得到的目标信息，接着根据目标信息，对摄像头对应的拍摄图像进行区域选择，得到各摄像头下待检测目标对应的图像坐标区域，然后将各图像坐标区域转换至世界坐标系，得到待检测目标在各摄像头下的世界坐标区域，再接着将待检测目标对应的所有世界坐标区域进行融合，便可得到待检测目标的目标三维坐标区域，即实现待检测目标的定位，最后便可通过根据目标三维坐标区域建立的跟踪器，对待检测目标进行跟踪，相较于现有技术本申请中采用了不同的目标跟踪方法，从而解决了现有技术的目标跟踪方法容易出现目标丢失的技术问题。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方法，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1为本申请实施例中一种目标跟踪方法的实施例一的流程示意图；图2为本申请实施例中一种目标跟踪方法的实施例二的流程示意图；图3为置信度的计算说明图；图4为本申请实施例中一种目标跟踪装置的实施例的结构示意图。具体实施方式本申请实施例提供了一种目标跟踪方法、装置、设备和存储介质，解决了现有技术的目标跟踪方法容易出现目标丢失的技术问题。为了使本
的人员更好地理解本申请方法，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方法进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。以便于理解，请参阅图1，图1为本申请实施例中一种目标跟踪方法的实施例一的流程示意图。本实施例中的一种目标跟踪方法，包括：步骤101、获取各摄像头拍摄待检测目标时得到的目标信息。可以理解的是，本实施例中的目标跟本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：/n获取各摄像头拍摄待检测目标时得到的目标信息；/n根据各所述目标信息，对各摄像头对应的拍摄图像进行区域选择，得到所述待检测目标在各摄像头下的图像坐标区域；/n将各所述图像坐标区域转换至世界坐标系，得到所述待检测目标在各摄像头下的世界坐标区域；/n融合所述待检测目标对应的所有所述世界坐标区域，得到所述待检测目标对应的目标三维坐标区域；/n通过根据所述目标三维坐标区域建立的跟踪器，对所述待检测目标进行跟踪。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：
获取各摄像头拍摄待检测目标时得到的目标信息；
根据各所述目标信息，对各摄像头对应的拍摄图像进行区域选择，得到所述待检测目标在各摄像头下的图像坐标区域；
将各所述图像坐标区域转换至世界坐标系，得到所述待检测目标在各摄像头下的世界坐标区域；
融合所述待检测目标对应的所有所述世界坐标区域，得到所述待检测目标对应的目标三维坐标区域；
通过根据所述目标三维坐标区域建立的跟踪器，对所述待检测目标进行跟踪。


2.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，当所述待检测目标为行人时，所述目标信息包括：所述行人在摄像头的RGB图像中的第一头顶位置信息；
根据各所述目标信息，对各所述摄像头对应的拍摄图像进行区域选择，得到所述待检测目标在各摄像头下的图像坐标区域，具体包括：
根据各所述第一头顶位置信息，对对应深度图中的对应区域内进行平滑处理，并确定行人在该深度图中的第二头顶位置信息；
根据各所述第二头顶位置信息，确定所述行人在各摄像头下的图像坐标区域。


3.根据权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据各所述第一头顶位置信息，对对应深度图中的对应区域内进行平滑处理，并确定行人在该深度图中的第二头顶位置信息，具体包括：
在各所述摄像头对应的RGB图像中，以对应的所述第一头顶位置信息为中心、预置大小为尺寸，建立平滑核；
根据各摄像头对应的平滑核，对对应深度图中的对应区域进行平滑处理，并确定平滑后该区域内的最小深度值点；
在各摄像头对应的深度图内，以对应的所述最小深度值点为中心，建立候选区域，并确定各候选区域中的最小深度值；
将各摄像头对应的所述最小深度值作为所述行人在该深度图中的第二头顶位置信息。


4.根据权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据各所述第二头顶位置信息，确定所述行人在各摄像头下的图像坐标区域，具体包括：
以所述第二头顶位置信息对应的深度值为起始点，预置长度为数据长度，确定各摄像头对应的预置深度范围；
确定各预置深度范围中的各点对应的图像坐标，得到所述行人在各摄像头下的图像坐标区域。

【专利技术属性】
技术研发人员：叶灵，刘思伟，
申请(专利权)人：广州织点智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44