目标对象匹配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种目标对象匹配方法及装置。该方法包括：获取采集设备采集到的待匹配图像的特征图以及目标图像的特征图，所述目标图像中包括目标对象；根据所述待匹配图像的特征图和所述目标图像的特征图，采用相关卷积频域乘积形式确定所述待匹配图像中所述目标对象所在的区域。上述方法摒弃欧式距离这种度量工具，而是采用相关卷积频域乘积形式来确定待匹配图像中目标对象所在的区域，提高了定位准确度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
目标对象匹配方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种目标对象匹配方法及装置。

技术介绍

[0002]为了规范车辆行驶行为，以及保证人民生命财产安全，在道路上按照一定的部署原则安装有摄像头等图像采集设备。当发生人员失踪或者车辆违规行驶等事件时，可通过上述图像采集设备定位失踪人员或者违规车辆，对还原事件真相有重要意义。
[0003]现有技术中，通过如下方式定位目标对象，首先，提取采集设备采集到的图像的特征图，以及目标对象的图像的特征图，然后，将欧氏距离作为相关度度量来比较两个特征图，从而在采集设备采集到的图像中确定出目标对象的位置。
[0004]然而，将欧氏距离作为相关度度量确定出来的位置准确度不高。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种目标对象匹配方法及装置，用于提高目标对象定位准确度。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种目标对象匹配方法，包括：获取采集设备采集到的待匹配图像的特征图以及目标图像的特征图，该目标图像中包括目标对象；根据该待匹配图像的特征图和该目标图像的特征图，采用相关卷积频域乘积形式确定该待匹配图像中该目标对象所在的区域。
[0007]第二方面，本专利技术提供一种目标对象匹配装置，包括：获取模块，用于获取采集设备采集到的待匹配图像的特征图以及目标图像的特征图，该目标图像中包括目标对象；确定模块，用于根据该待匹配图像的特征图和该目标图像的特征图，采用相关卷积频域乘积形式确定该待匹配图像中该目标对象所在的区域。
[0008]第三方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述目标对象匹配方法。
[0009]第四方面，本专利技术提供一种追踪方法，包括：获取交通摄像头拍摄的视频；将该视频的每帧图像作为待匹配图像，采用第一方面提供的方法确定每帧图像中该目标对象所在的区域；在每帧图像上采用预设标识符标记该区域，该预设标识符包括：矩形框。
[0010]本专利技术提供的目标对象匹配方法和装置，得到采集设备采集的待匹配图像的特征图以及目标图像的特征图后，摒弃欧式距离这种度量工具，而是采用相关卷积频域乘积形式来确定待匹配图像中目标对象所在的区域，和现有技术相比，提高了定位准确度。
附图说明
[0011]图1为本专利技术提供的目标对象匹配方法的应用场景图；
[0012]图2为本专利技术提供的目标对象匹配方法的实施例一的流程示意图；
[0013]图3为本专利技术提供的确定候选特征图的原理示意图；
[0014]图4为本专利技术提供的目标对象匹配方法的实施例二的流程示意图；
[0015]图5为本专利技术提供的待匹配图像中目标对象所在的区域的示意图；
[0016]图6为本专利技术提供的目标对象匹配装置的结构示意图；
[0017]图7为本专利技术提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0018]为使本申请的目的，技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请中的附图，对本申请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作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。
[0019]在本申请中，需要解释的是，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“以是一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b，或c中的至少一项(个)，可以表示：单独a，单独b，单独c，a和b的组合，a和c的组合，b和c的组合，或a，b以及c的组合，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
[0020]图1为本专利技术提供的目标对象匹配方法的应用场景图。现实生活中，在寻找失踪人员或者肇事车辆时，经常需要从摄像头采集到的视频中匹配失踪人员或者肇事车辆。现有技术中，摄像头等采集设备采集到图像后，通过如下方式来进行目标对象的匹配，这里的目标对象可以是如图1中的人，也可以是车辆，或者是宠物。首先，提取采集设备采集到的图像的特征图，以及目标对象的图像的特征图，然后，将欧氏距离作为相关度度量来比较两个特征图，从而在采集设备采集到的图像中确定出目标对象所在的区域。然而，由于欧式距离将样本的不同属性之间的差别等同看待，其并不是一个理想的度量工具，也就是说，使用现有技术确定的目标对象的区域准确度不高。
[0021]基于现有技术存在的上述技术问题，本专利技术提供一种目标对象匹配方法，考虑到欧氏距离并非图像处理领域理想度量工具，本专利技术提出得到采集设备采集的待匹配图像的特征图以及目标图像的特征图后，摒弃欧式距离这种度量工具，而是采用相关卷积频域乘积形式来确定待匹配图像中目标对象所在的区域，提高了定位准确度。
[0022]本专利技术提供的目标对象匹配方法可以由笔记本电脑、台式电脑、平板电脑、智能手机等终端设备执行，也可有服务器来执行。本专利技术对此不作限制。
[0023]下面以具体地实施例对本专利技术的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本专利技术的实施例进行描述。
[0024]图2为本专利技术提供的目标对象匹配方法的实施例一的流程示意图。如图2所示，本实施例提供的目标对象匹配方法，包括：
[0025]S201、获取采集设备采集到的待匹配图像的特征图以及目标图像的特征图。
[0026]其中，上述目标图像中包括目标对象，如上文描述，本实施例中的目标对象可以为人、车辆、宠物等。采集设备可以为摄像头、相机、红外采集装置等，本专利技术对此不作限定。
[0027]需要说明的是：本实施例中的待匹配图像可以为采集设备采集到的视频中的任意
一帧图像。在执行本步骤之前，可将采集设备采集到的视频分为图像帧，将图像帧作为待匹配图像。
[0028]一种可能的实现方式中，可预先训练一个匹配模型，可将待匹配图像输入该匹配模型中，该匹配模型便可输出该待匹配图像的特征图。同理，将目标图像输入该匹配模型中，该匹配模型便可输出目标图像的特征图。
[0029]下面对上述匹配模型的训练过程进行介绍：
[0030]步骤A、获取样本空间。
[0031]由于人或车辆时刻在移动，其在图像中可能会发生变形，这样可能导致无法识别到人或车辆在图像中的位置，为了使匹配模型能够识别这种正常变形获得局部变形能力，可通过如下方式来获取样本：
[0032]第一步、根据预先训练的跟踪模型和视频样本，获取视频样本包含的至少一帧图像。具体的，训练跟踪模型时旨在能够使用该跟踪模型采集到视频本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标对象匹配方法，其特征在于，包括：获取采集设备采集到的待匹配图像的特征图以及目标图像的特征图，所述目标图像中包括目标对象；根据所述待匹配图像的特征图和所述目标图像的特征图，采用相关卷积频域乘积形式确定所述待匹配图像中所述目标对象所在的区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待匹配图像的特征图和所述目标图像的特征图，采用相关卷积频域乘积形式确定所述待匹配图像中所述目标对象所在的区域，包括：采用预设步长遍历所述待匹配图像的特征图，得到至少一个候选特征图；将所述至少一个候选特征图和所述目标图像的特征图在N个通道内做相关卷积操作，得到N个通道的输出结果；根据所述N个通道的输出结果，确定所述待匹配图像中所述目标对象所在的区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述N个通道的输出结果中第一通道的输出结果为相似度矩阵，所述相似度矩阵用于表征各个候选特征图与所述目标图像的特征图之间的相似度；所述N个通道的输出结果中第二通道的输出结果为横坐标偏移矩阵，所述横坐标偏移矩阵用于表征各个候选特征图的中心点的横坐标偏移量；所述N个通道的输出结果中第三通道的输出结果为纵坐标偏移矩阵，所述纵坐标偏移矩阵用于表征各个候选特征图的中心点的纵坐标偏移量；所述N个通道的输出结果中第四通道的输出结果为匹配宽度矩阵，所述匹配宽度矩阵用于表征所述目标对象在各个候选特征图上的宽度；所述N个通道的输出结果中第五通道的输出结果为匹配高度矩阵，所述匹配高度矩阵用于表征所述目标对象在各个候选特征图上的高度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个通道的输出结果，确定所述待匹配图像中所述目标对象所在的区域，包括：根据所述相似度矩阵，确定相似度最大的候选特征图；根据所述相似度最大的候选特征图的中心点坐标，确定所述待匹配图像中所述目标对象所在的区域。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度最大的候选特征图的中心点坐标，确定所述待匹配图像中所述目标对象所在的区域，包括：根据所述相似度最大的候选特征图的中心点坐标和所述横坐标偏移矩阵，确定所述相似度最大的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李乐，陶永俊，
申请(专利权)人：北京四维图新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：