本发明专利技术涉及一种视频移动对象的跟踪方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待测视频；根据待测视频的当前帧图像进行目标检测，确定对应的第一跟踪目标；若第一跟踪目标为空，则对当前帧图像进行预测，确定第二跟踪目标；根据第一跟踪目标和/或所述第二跟踪目标，预测待测视频的下一帧图像的预测框。本发明专利技术利用第一跟踪目标和第二跟踪目标，双重保证目标检测的准确性，同时也能避免检测目标的丢失，保证跟踪目标检测的实时性、准确性。准确性。准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种视频移动对象的跟踪方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种视频移动对象的跟踪方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]近几年，图像采集设备性能得到不断提升，价格持续下降，利用摄像机作为传感器提供了可能，并且图像处理和计算机视觉领域飞速发展，使得很多地方都采用摄像头内置传感器对图像进行采集并处理。但大多数情况下，对于移动的物体，需要采集到实时的运动图像并对其进行处理。传统的实时跟踪算法通常只有在静态背景的情况才有效，这里需要跟踪的物体往往是运动的，视野中的背景也是动态变化的，对该移动对象位置跟踪的方法就出现了困难。
[0003]现有技术中，视频运动物体的跟踪往往采用有光流法、背景差分法和帧间差分法。其中，光流法的计算量较大，易受光照变化影响，不适用于实时监控系统，帧间差分法虽然计算量小、原理简单，但是检测到的目标不完整。综上，现有方法无法高效地对视频中的移动对象进行跟踪，因此，如何对视频中移动对象的轨迹进行高效准确地跟踪是亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，有必要提供一种视频移动对象的跟踪方法、装置、设备及存储介质，用以克服现有技术中对视频中移动对象的轨迹跟踪精度不高且容易丢失跟踪目标的问题。
[0005]本专利技术提供了一种视频移动对象的跟踪方法，包括：
[0006]获取待测视频；
[0007]根据所述待测视频的当前帧图像进行目标检测，确定对应的第一跟踪目标；
[0008]若所述第一跟踪目标为空，则对所述当前帧图像进行预测，确定第二跟踪目标；
[0009]根据所述第一跟踪目标和/或所述第二跟踪目标，预测所述待测视频的下一帧图像的预测框。
[0010]进一步地，所述根据所述待测视频的当前帧图像进行目标检测，确定对应的第一跟踪目标，包括：
[0011]将所述当前帧图像输入至训练完备的yolo网络进行目标检测，确定对应的所述第一跟踪目标。
[0012]进一步地，所述对所述当前帧图像进行预测，确定第二跟踪目标，包括：将所述当前帧图像对应的前一帧图像输入至目标检测器，预测所述当前帧图像的跟踪目标，输出所述第二跟踪目标。
[0013]进一步地，所述将所述当前帧图像对应的前一帧图像输入至目标检测器，输出所述第二跟踪目标，包括：
[0014]将所述前一帧图像的跟踪目标输入至所述目标检测器，其中，所述前一帧图像的
跟踪目标为所述前一帧图像的所述第一跟踪目标或所述第二跟踪目标；
[0015]根据所述前一帧图像的跟踪目标周围预设区域的循环矩阵，采集对应的正负样本，更新所述目标检测器；
[0016]基于更新后的目标检测器，输出所述第二跟踪目标。
[0017]进一步地，所述根据所述第一跟踪目标和/或所述第二跟踪目标，预测所述待测视频的下一帧图像的预测框，包括：
[0018]将所述第一跟踪目标和/或所述第二跟踪目标作为klaman滤波的当前帧状态值；
[0019]根据所述当前帧状态值，基于klaman滤波，预测下一帧状态值；
[0020]根据所述当前帧状态值的误差协方差和噪声，预测更新误差值；
[0021]根据所述下一帧状态值和所述更新误差值，计算klaman滤波增益；
[0022]基于所述klaman滤波增益，对所述当前帧状态值进行修正，输出所述下一帧图像的预测框。
[0023]进一步地，所述根据所述第一跟踪目标和/或所述第二跟踪目标，预测所述待测视频的下一帧图像的跟踪目标，还包括：当存在多个所述预测框时，基于匈牙利匹配算法将所述下一帧图像的预测框与所述当前帧图像中的所述第一跟踪目标或所述第二跟踪目标进行匹配，确定跟踪目标对应的运动状态。
[0024]进一步地，所述根据所述第一跟踪目标和/或所述第二跟踪目标，预测所述待测视频的下一帧图像的跟踪目标，还包括：当所述预测框未匹配到当前帧图像中的所述第一跟踪目标或所述第二跟踪目标时，基于物体运动模型，预测所述下一帧图像的运动位置。
[0025]本专利技术还提供了一种视频移动对象的跟踪装置，包括：
[0026]获取单元，用于获取待测视频；
[0027]处理单元，用于根据所述待测视频的当前帧图像进行目标检测，确定对应的第一跟踪目标；用于若所述第一跟踪目标为空，则对所述当前帧图像进行预测，确定第二跟踪目标；
[0028]预测单元，用于根据所述第一跟踪目标和/或所述第二跟踪目标，预测所述待测视频的下一帧图像的预测框。
[0029]本专利技术还提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现如上所述的视频移动对象的跟踪方法。
[0030]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如上所述的视频移动对象的跟踪方法。
[0031]与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：首先，对待测视频进行有效的获取；然后，对待测视频进行分帧后，对当前帧图像进行目标检测，检测出在当前帧图像中存在的跟踪目标，即第一跟踪目标；进而，如果未检测到第一跟踪目标，则说明此刻发生了目标丢失的现象，而为了防止这种现象，对当前帧图像进行预测，通过预测得到当前帧图像存在的跟踪目标，即第二跟踪目标；最后，结合第一跟踪目标或者第二跟踪目标，确定下一帧图像的预测框，从而完整预测出运动物体在下一帧图像出现的位置。
附图说明
[0032]图1为本专利技术提供的视频移动对象的跟踪方法的应用系统一实施例的场景示意
图；
[0033]图2为本专利技术提供的视频移动对象的跟踪方法一实施例的流程示意图；
[0034]图3为本专利技术提供的图2中步骤S3一实施例的流程示意图；
[0035]图4为本专利技术提供的图2中步骤S4一实施例的流程示意图；
[0036]图5为本专利技术提供的视频移动对象的跟踪装置一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0037]下面结合附图来具体描述本专利技术的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本专利技术的实施例一起用于阐释本专利技术的原理，并非用于限定本专利技术的范围。
[0038]在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。此外，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0039]在本专利技术的描述中，提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本专利技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0040]本专利技术提供了一种视频移动对象的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视频移动对象的跟踪方法，其特征在于，包括：获取待测视频；根据所述待测视频的当前帧图像进行目标检测，确定对应的第一跟踪目标；若所述第一跟踪目标为空，则对所述当前帧图像进行预测，确定第二跟踪目标；根据所述第一跟踪目标和/或所述第二跟踪目标，预测所述待测视频的下一帧图像的预测框。2.根据权利要求1所述的视频移动对象的跟踪方法，其特征在于，所述根据所述待测视频的当前帧图像进行目标检测，确定对应的第一跟踪目标，包括：将所述当前帧图像输入至训练完备的yolo网络进行目标检测，确定对应的所述第一跟踪目标。3.根据权利要求2所述的视频移动对象的跟踪方法，其特征在于，所述对所述当前帧图像进行预测，确定第二跟踪目标，包括：将所述当前帧图像对应的前一帧图像输入至目标检测器，预测所述当前帧图像的跟踪目标，输出所述第二跟踪目标。4.根据权利要求3所述的视频移动对象的跟踪方法，其特征在于，所述将所述当前帧图像对应的前一帧图像输入至目标检测器，输出所述第二跟踪目标，包括：将所述前一帧图像的跟踪目标输入至所述目标检测器，其中，所述前一帧图像的跟踪目标为所述前一帧图像的所述第一跟踪目标或所述第二跟踪目标；根据所述前一帧图像的跟踪目标周围预设区域的循环矩阵，采集对应的正负样本，更新所述目标检测器；基于更新后的目标检测器，输出所述第二跟踪目标。5.根据权利要求3所述的视频移动对象的跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第一跟踪目标和/或所述第二跟踪目标，预测所述待测视频的下一帧图像的预测框，包括：将所述第一跟踪目标和/或所述第二跟踪目标作为klaman滤波的当前帧状态值；根据所述当前帧状态值，基于klaman滤波，预测下一帧状态值；根据所述当前帧状态值的误差...
【专利技术属性】
技术研发人员：马全党，甄浩然，高浩天，杨丰凯，马留涛，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
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