【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置、存储介质及电子装置
[0001]本专利技术实施例涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
[0002]随着社会的发展和城市化进程的推进，城市人口变得密集，越来越多的人们喜欢在节日出行、旅游，导致城市建设中的交通、公共安全、重点区域防范等相关问题逐渐成为城市建设中的隐患因素。目前，来自于摄像头监控的图像和视频能够为城市交通建设提供相关信息，能为一些危险提前敲响警钟，帮助相关部门提前采取防范措施，为人们的平安出行提供了一定的安全保障。
[0003]显而易见的，对海量的视频数据进行实时的智能分析有着广泛的应用场景，而视频监控系统由于其高真实性、准确度、实时性被广泛应用，其中通过多目标跟踪技术(MOT) 获取视频中特定目标对象的运动轨迹，是很多智能分析应用的基础。
[0004]其中多目标跟踪技术(MOT)使用先检测后跟踪的策略，基于深度检测器获取目标框坐标，提取追踪目标的基础信息，同时利用表观特征算法，获取追踪物体的表观特征。以基础信息和表观特征的组合描述作为组合标识，对其进行关联匹配。
[0005]但对于交通等应用领域的实际应用过程中，往往一台主控设备要接入数十路视频，每路视频又包含数十目标，实时处理对硬件要求非常高，为了控制硬件成本，经常不使用表观特征，或为了计算表观特征使用更加昂贵的硬件。
[0006]从上述可知，基于现有的方法在对目标对象进行跟踪识别上，提取目标物体的表观特征计算代价较大是目前主要存在的问题。>
技术实现思路
[0007]本专利技术的主要优势在于提供一种数据处理方法、装置、存储介质及电子装置，以帧图像中的运动向量为表征信息，通过对目标视频流进行解码，同时获取所述目标对象的运动向量，降低了得到所述表征信息所耗费的算力。
[0008]本专利技术的另一优势在于提供一种数据处理方法、装置、存储介质及电子装置，以帧图像中的运动向量为表征信息，通过对目标视频流进行解码，同时获取所述目标对象的运动向量的形式，同时获取多个所述目标对象的运动轨迹，提升了对多目标对象进行跟踪时的数据处理效率。
[0009]根据本专利技术一实施例，提供一种数据处理方法，包括：对目标视频流进行解码，获取图片流和帧运动向量集，其中所述帧运动向量集包含所有目标对象的表征信息；基于检测模型，确定至少一个目标对象，并基于所述图片流和所述帧运动向量集，利用所述检测模型获取所述至少一个目标对象的基础信息和所述表征信息；基于所述基础信息和所述表征信息，对不同帧图像中的所述目标对象进行目标关
联匹配，得到目标匹配组；基于所述目标匹配组，确认所述目标匹配组中所述目标对象之间的关联信息。
[0010]在一个示例性实施例中，所述方法还包括：基于所述关联信息，获取所述至少一个目标对象的运动轨迹。
[0011]在一个示例性实施例中，基于检测模型，确定至少一个目标对象，并基于所述图片流和所述帧运动向量集，利用所述检测模型获取所述至少一个目标对象的基础信息和所述表征信息，包括：通过所述检测模型的目标检测框，确定所述至少一个目标对象，其中每个所述目标对象对应一个所述目标检测框；基于所述图片流和所述帧运动向量集，利用所述检测模型获取每一帧图像中所述目标检测框下中所述目标对象的所述基础信息和所述表征信息。
[0012]在一个示例性实施例中，基于所述目标匹配组，确认所述目标匹配组中所述目标对象之间的关联信息，包括：对所述目标匹配组进行相似度评分，得到目标相似值；设置第一阈值，当所述目标相似值达到所述第一阈值时，则对所述目标匹配组中的所述目标对象进行目标关联处理，得到所述目标匹配组的关联值；设置第二阈值，基于所述关联值与所述第二阈值的关系，确认所述目标匹配组中所述目标对象之间关联信息。
[0013]在一个示例性实施例中，所述基于所述关联值与所述第二阈值的关系，确认所述目标匹配组中所述目标对象之间关联信息包括：当所述目标匹配组的所述关联值达到所述第二阈值时，则确认所述关联信息为所述目标匹配组中的所述目标对象为同一个目标对象；当所述目标匹配组的所述关联值未达到所述第二阈值时，则确认所述关联信息为所述目标匹配组中的所述目标对象不是同一个目标对象。
[0014]根据本专利技术另一实施例，提供一种数据处理装置，包括：第一获取模块，用于对目标视频流进行解码，获取图片流和帧运动向量集，其中所述帧运动向量集包含所有目标对象的表征信息；第二获取模块，用于基于检测模型，确定至少一个目标对象，并基于所述图片流和所述帧运动向量集，利用所述检测模型获取所述至少一个目标对象的基础信息和所述表征信息；匹配模块，用于基于所述基础信息和所述表征信息，对不同帧图像中的所述目标对象进行目标关联匹配，得到目标匹配组；关联信息确认模块，用于基于所述目标匹配组，确认所述目标匹配组中所述目标对象之间的关联信息。
[0015]在一个示例性实施例中，所述第二获取模块包括：目标对象确认单元，用于通过所述检测模型的目标检测框，确定所述至少一个目标对象，其中每个所述目标对象对应一个所述目标检测框；信息获取单元，用于基于所述图片流和所述帧运动向量集，利用所述检测模型获取每一帧图像中所述目标检测框下中所述目标对象的所述基础信息和所述表征信息。
(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF) 模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
[0025]由上文专利技术背景可知，通过多目标跟踪技术(MOT)获取视频数据中特定目标对象的运动轨迹，需要利用表观特征算法，获取追踪物体的表观特征，而通过表观特征算法对大量视频进行实时处理和对大量目标进行跟踪处理对硬件要求非常高，为了控制硬件成本，经常不使用表观特征，或使用更加昂贵的硬件来运行表观特征算法。
[0026]为了更好的解决上述技术问题，本专利技术公开了一种数据处理方法、装置、存储介质及电子装置，下面的实施例中将逐一进行详细说明。
[0027]参见图2，图2示出了根据本说明书一个实施例提供的一种数据处理方法的流程图，具体包括以下步骤：S202、对目标视频流进行解码，获取图片流和帧运动向量集，其中所述帧运动向量集包含所有目标对象的表征信息；根据本专利技术一实施例，其中在步骤S202中，所述目标视频流可以是通过外部视频记录设备所获取的可能包含所述目标对象运动轨迹的的视频流，即所述目标对象的运动轨迹可能包含在所述目标视频流中，也可能没有包含在所述目标视频流中。其中所述目标对象可以是人，可以是车(包含机动车、非机动车等各种车的种类)，也可以是物体，在专利技术提供的实施例中，所述目标对象指可移动的动态集合体，该移动方式可以是主动移动也可以是被动移动，以上为目标对象的举例，不作为限制。对应的，所述目标视频流可以为包含以上人、车、物体和或者上述组合的可移动的动态集合体的视频流。
[0028]本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：对目标视频流进行解码，获取图片流和帧运动向量集，其中所述帧运动向量集包含所有目标对象的表征信息；基于检测模型，确定至少一个目标对象，并基于所述图片流和所述帧运动向量集，利用所述检测模型获取所述至少一个目标对象的基础信息和所述表征信息；基于所述基础信息和所述表征信息，对不同帧图像中的所述目标对象进行目标关联匹配，得到目标匹配组；基于所述目标匹配组，确认所述目标匹配组中所述目标对象之间的关联信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于所述关联信息，获取所述至少一个目标对象的运动轨迹。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于检测模型，确定至少一个目标对象，并基于所述图片流和所述帧运动向量集，利用所述检测模型获取所述至少一个目标对象的基础信息和所述表征信息，包括：通过所述检测模型的目标检测框，确定所述至少一个目标对象，其中每个所述目标对象对应一个所述目标检测框；基于所述图片流和所述帧运动向量集，利用所述检测模型获取每一帧图像中所述目标检测框下中所述目标对象的所述基础信息和所述表征信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述目标匹配组，确认所述目标匹配组中所述目标对象之间的关联信息，包括：对所述目标匹配组进行相似度评分，得到目标相似值；设置第一阈值，当所述目标相似值达到所述第一阈值时，则对所述目标匹配组中的所述目标对象进行目标关联处理，得到所述目标匹配组的关联值；设置第二阈值，基于所述关联值与所述第二阈值的关系，确认所述目标匹配组中所述目标对象之间关联信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联值与所述第二阈值的关系，确认所述目标匹配组中所述目标对象之间关联信息包括：当所述目标匹配组的所述关联值达到所述第二阈值时，则确认所述关联信息为所述目标匹配组中的所述目标对象为同一个目标对象；当所述目标匹配组的所述关联值未达到所述第二阈值时，则确认所...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭垚，张俊康，陈怀，林亦宁，
申请(专利权)人：杭州闪马智擎科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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