跟踪对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种跟踪对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置，该方法包括：从获取的K帧图像中确定J个对象，其中，K帧图像中每帧图像对应摄像设备的一个视角，J和K均是大于或等于1的自然数；确定J个对象中每个对象的特征向量与预设特征向量之间的匹配度，确定每个视角对应的J个匹配度；基于J个匹配度从J个对象中确定目标跟踪对象。通过本发明专利技术，解决了相关技术中确定跟踪对象的问题，达到准确确定跟踪对象的效果。定跟踪对象的效果。定跟踪对象的效果。

【技术实现步骤摘要】
跟踪对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置


[0001]本专利技术实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种跟踪对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置。

技术介绍

[0002]单目标跟踪技术所解决的任务是在视频图像序列中，基于指定的单个跟踪目标，通过相关方法，在后续的视频图像中跟踪并得到该目标位置。随着城市、安防、教育等应用领域的发展，越来越趋于智能化，目标跟踪是已经成为智能化进程中不可或缺的功能，因此有着很高的实际应用价值。目前，很多方法是基于单视角的目标跟踪方法取得一定的成果，但单视角容易受到干扰和误差累积的影响，造成目标丢失的情况。而多视角联动的目标跟踪，可以在一定程度上改善这一问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供了一种跟踪对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中确定跟踪对象的问题。
[0004]根据本专利技术的一个实施例，提供了一种跟踪对象的确定方法，包括：从获取的K帧图像中确定J个对象，其中，上述K帧图像中每帧图像对应摄像设备的一个视角，上述J和上述K均是大于或等于1的自然数；确定上述J个对象中每个对象的特征向量与预设特征向量之间的匹配度，确定每个视角对应的J个匹配度；基于上述J个匹配度从上述J个对象中确定目标跟踪对象。
[0005]根据本专利技术的另一个实施例，提供了一种跟踪对象的确定装置，包括：第一确定模块，用于从获取的K帧图像中确定J个对象，其中，上述K帧图像中每帧图像对应摄像设备的一个视角，上述J和上述K均是大于或等于1的自然数；第二确定模块，用于确定上述J个对象中每个对象的特征向量与预设特征向量之间的匹配度，确定每个视角对应的J个匹配度；第三确定模块，用于基于上述J个匹配度从上述J个对象中确定目标跟踪对象。
[0006]在一个示例性实施例中，上述装置还包括：第一获取模块，用于从获取的K帧图像中确定J个对象之前，在目标区域中获取摄像设备在N个视角下拍摄的图像，其中，上述N个视角下每个视角对应K帧图像，上述N是大于1的自然数；第四确定模块，用于从上述每个视角对应的K帧图像中确定上述每个视角下的跟踪对象，确定N个跟踪对象。
[0007]在一个示例性实施例中，上述第二确定模块，包括：第一计算单元，用于计算上述每个视角对应的上述J个对象中每个对象的特征向量，确定每个视角对应的J个特征向量；第一确定单元，用于将上述每个视角对应的J个特征向量中每个特征向量与预设特征向量进行匹配，确定上述每个视角对应的J个匹配度。
[0008]在一个示例性实施例中，上述第三确定模块，包括：第二计算单元，用于计算上述每个视角对应的J个特征向量中每个特征向量与预设特征向量之间的余弦相似度；第二确定单元，用于将上述每个视角对应的J个特征向量中每个特征向量与预设特征向量之间的
余弦相似度确定为上述每个视角对应的J个匹配度。
[0009]在一个示例性实施例中，上述装置还包括：第五确定模块，用于确定上述J个对象中每个对象的特征向量与预设特征向量之间的匹配度，确定每个视角对应的J个匹配度之后，将上述每个视角对应的J个匹配度中的最大值，确定为上述每个视角对应的最大匹配度；第六确定模块，用于将上述每个视角对应的最大匹配度对应的对象确定为上述每个视角下的跟踪对象。
[0010]在一个示例性实施例中，上述第三确定模块，包括：第三确定单元，用于确定上述J个匹配度中的最大匹配度；第四确定单元，用于在上述最大匹配度大于预设阈值的情况下，将上述最大匹配度对应的跟踪对象确定为上述目标跟踪对象。
[0011]在一个示例性实施例中，上述装置还包括：第一更新模块，用于在上述最大匹配度大于预设阈值的情况下，将上述最大匹配度对应的跟踪对象确定为上述目标跟踪对象之后，利用上述目标跟踪对象的特征向量更新预设特征向量，其中，上述预设特征向量与上述预设阈值对应。
[0012]在一个示例性实施例中，上述装置还包括：第一调整模块，用于基于上述J个匹配度从上述J个对象中确定目标跟踪对象之后，调整上述目标跟踪对象所在的图像的尺寸以及位置，确定出目标图像。
[0013]根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0014]根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0015]通过本专利技术，通过从获取的K帧图像中确定J个对象，其中，K帧图像中每帧图像对应摄像设备的一个视角，J和K均是大于或等于1的自然数；确定J个对象中每个对象的特征向量与预设特征向量之间的匹配度，确定每个视角对应的J个匹配度；基于J个匹配度从J个对象中确定目标跟踪对象。实现了融合各个视角的图像，确定跟踪对象的目的。因此，可以解决相关技术中确定跟踪对象的问题，达到准确确定跟踪对象的效果。
附图说明
[0016]图1是本专利技术实施例的一种跟踪对象的确定方法的移动终端的硬件结构框图；
[0017]图2是根据本专利技术实施例的跟踪对象的确定方法的流程图；
[0018]图3是根据本专利技术实施例的基于多视角联动的单目标跟踪方法流程图；
[0019]图4是根据本专利技术实施例的跟踪对象的确定装置的结构框图。
具体实施方式
[0020]下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术的实施例。
[0021]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
[0022]本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运
算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本专利技术实施例的一种跟踪对象的确定方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
[0023]存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本专利技术实施例中的跟踪对象的确定方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种跟踪对象的确定方法，其特征在于，包括：从获取的K帧图像中确定J个对象，其中，所述K帧图像中每帧图像对应摄像设备的一个视角，所述J和所述K均是大于或等于1的自然数；确定所述J个对象中每个对象的特征向量与预设特征向量之间的匹配度，确定每个视角对应的J个匹配度；基于所述J个匹配度从所述J个对象中确定目标跟踪对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从获取的K帧图像中确定J个对象之前，所述方法还包括：在目标区域中获取摄像设备在N个视角下拍摄的图像，其中，所述N个视角下每个视角对应K帧图像，所述N是大于1的自然数；从所述每个视角对应的K帧图像中确定所述每个视角下的跟踪对象，确定N个跟踪对象。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述J个对象中每个对象的特征向量与预设特征向量之间的匹配度，确定每个视角对应的J个匹配度，包括：计算所述每个视角对应的所述J个对象中每个对象的特征向量，确定每个视角对应的J个特征向量；将所述每个视角对应的J个特征向量中每个特征向量与预设特征向量进行匹配，确定所述每个视角对应的J个匹配度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述J个匹配度从所述J个对象中确定目标跟踪对象，包括：计算所述每个视角对应的J个特征向量中每个特征向量与预设特征向量之间的余弦相似度；将所述每个视角对应的J个特征向量中每个特征向量与预设特征向量之间的余弦相似度确定为所述每个视角对应的J个匹配度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述J个对象中每个对象的特征向量与预设特征向量之间的匹配度，确定每个视角对应的J个匹配度之后，所述方法还包括：将所述每个视角对应的J个匹配度中的最大值，确定为所述每个视角对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈亚松，杨坤兴，吴忠人，黄鹏，潘武，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：