一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质，所述目标跟踪方法，包括：获取当前帧对应的当前彩色图像和当前红外图像，以及，前一帧对应的前一彩色图像和前一红外图像；对当前彩色图像、当前红外图像、前一彩色图像和前一红外图像进行融合处理，得到融合特征；将融合特征输入预测网络，得到预测特征图，预测特征图中包括对象在当前帧中的多个预测位置和每个预测位置对应的初步概率；根据对象在前一帧中的目标位置、对象在当前帧中的多个预测位置和每个预测位置对应的初步概率，得到每个预测位置对应的目标概率；从每个预测位置对应的目标概率中获取最大目标概率，将最大目标概率对应的预测位置作为对象在当前帧中的目标位置。目标位置。目标位置。

【技术实现步骤摘要】
一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质


[0001]本申请涉及目标跟踪
，具体而言，涉及一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]随着深度学习技术的飞速发展和智能摄像头的普及，对于任意目标跟踪的需求日益提高，尤其是对于智能安防，无人机自动航拍，珍稀动物保护，事故搜救等。
[0003]但是，在现有的跟踪方案中，通常独立使用可见光作为视觉信息。然而，现有的跟踪场景越来越复杂，跟踪目标经常受到光照、遮挡等因素的影响，从而导致跟踪失败。

技术实现思路

[0004]基于此，提出一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质，以解决现有技术中存在的容易跟踪失败的技术问题。
[0005]第一方面，提供了一种目标跟踪方法，包括：获取当前帧对应的当前彩色图像和当前红外图像，以及，前一帧对应的前一彩色图像和前一红外图像；对当前彩色图像、当前红外图像、前一彩色图像和前一红外图像进行融合处理，得到融合特征；将融合特征输入预测网络，得到预测特征图，预测特征图中包括对象在当前帧中的多个预测位置和每个预测位置对应的初本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：获取当前帧对应的当前彩色图像和当前红外图像，以及，前一帧对应的前一彩色图像和前一红外图像；对当前彩色图像、当前红外图像、前一彩色图像和前一红外图像进行融合处理，得到融合特征；将融合特征输入预测网络，得到预测特征图，预测特征图中包括对象在当前帧中的多个预测位置和每个预测位置对应的初步概率；根据对象在前一帧中的目标位置、对象在当前帧中的多个预测位置和每个预测位置对应的初步概率，得到每个预测位置对应的目标概率；从每个预测位置对应的目标概率中获取最大目标概率，将最大目标概率对应的预测位置作为对象在当前帧中的目标位置。2.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述对当前彩色图像、当前红外图像、前一彩色图像和前一红外图像进行融合处理，得到融合特征，包括：分别对当前彩色图像、当前红外图像、前一彩色图像和前一红外图像进行特征提取，得到当前彩色特征、当前红外特征、前一彩色特征和前一红外特征；根据当前彩色特征、当前红外特征、前一彩色特征和前一红外特征进行融合，得到融合特征。3.根据权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据当前彩色特征、当前红外特征、前一彩色特征和前一红外特征进行融合，得到融合特征，包括：对当前彩色特征和前一彩色特征进行相关度计算，得到彩色相关度；对当前红外特征和前一红外特征进行相关度计算，得到红外相关度；将彩色相关度和红外相关度求均值，得到融合特征。4.根据权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据当前彩色特征、当前红外特征、前一彩色特征和前一红外特征进行融合，得到融合特征，包括：对当前彩色特征和前一彩色特征进行相关度计算，得到彩色相关度；对当前红外特征和前一红外特征进行相关度计算，得到红外相关度；对当前彩色特征和前一红外特征进行相关度计算，得到彩色红外相关度；对当前红外特征和前一彩色特征进行相关度计算，得到红外彩色相关度；将彩色相关度、红外相关度、彩色红外相关度和红外彩色相关度求均值，得到融合特征。5.根据权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述分别对当前彩色图像、当前红外图像、前一彩色图像和前一红外图像进行特征提取，得到当前彩色特征、当前红外特征、前一彩色特征和前一红外特征，包括：分别将当前彩色图像和前一彩色图像输入彩色特征提取网络，得到当前彩色特征和前一彩色特征；分别将当前红外图像和前一红外图像输入红外特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：周圣垚，周俊琨，吉翔，
申请(专利权)人：成都睿沿芯创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：