一种云台相机的目标跟踪方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种云台相机的目标跟踪方法、装置、介质及电子设备。确定当前帧图像中检测到的对象的矩形框位置，并根据预设规则确定当前帧图像中的跟踪对象；控制云台相机将画面中心位置移动至跟踪对象的矩形框中心位置；确定跟踪帧图像中检测到的待识别对象的矩形框位置，根据所述矩形框位置以及矩形框大小限制条件，确定跟踪帧图像的跟踪对象；根据跟踪帧图像的跟踪对象的矩形框中心位置，对云台相机进行控制。通过采用本方案，可以在不借助算法的多目标情况下，完成对目标的跟踪，在成本最小的情况下，提高跟踪的精度与效果。提高跟踪的精度与效果。提高跟踪的精度与效果。

【技术实现步骤摘要】
一种云台相机的目标跟踪方法、装置、介质及电子设备


[0001]本申请实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种云台相机的目标跟踪方法、装置、介质及电子设备。

技术介绍

[0002]云台相机是视频监控领域的一种能够从多个角度进行摄像的相机。在实际监控场景中，可以利用云台相机对移动的目标进行跟踪。
[0003]现有技术中对目标的跟踪方法中，利用深度算法，将云台相机采集的图像传输给深度算法，利用算法识别目标特征，以便提供统一目标的坐标；但是实际中受到成本限制，过分依赖于算法，增加了投入。还有使用目标的大小进行相应的数据处理，进行镜头的变倍跟踪，但是这样无法跟踪统一的目标，在多运动目标的场景下，造成跟踪混乱的问题，进而使得目标跟踪的准确率降低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种云台相机的目标跟踪方法、装置、介质及电子设备，以实现目标跟踪的准确性。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种云台相机的目标跟踪方法，所述方法包括：
[0006]确定当前帧图像中检测到的对象的矩形框位置，并根据预设规则确定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云台相机的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：确定当前帧图像中检测到的对象的矩形框位置，并根据预设规则确定当前帧图像中的跟踪对象；控制云台相机将画面中心位置移动至跟踪对象的矩形框中心位置；确定跟踪帧图像中检测到的待识别对象的矩形框位置，根据所述矩形框位置以及矩形框大小限制条件，确定跟踪帧图像的跟踪对象；根据跟踪帧图像的跟踪对象的矩形框中心位置，对云台相机进行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定当前帧图像中检测到的对象的矩形框位置，并根据预设规则确定当前帧图像中的跟踪对象，包括：若检测到存在至少两个对象的矩形框位置，则以至少两个对象的矩形框中心位置与当前帧图像的中心位置距离最近的对象，作为当前帧图像中的跟踪对象。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，控制云台相机将画面中心位置移动至跟踪对象的矩形框中心位置，包括：计算跟踪对象的矩形框中心位置的水平坐标与画面中心位置的水平坐标的水平坐标差值；根据所述水平坐标差值与水平系数，确定水平调整角度；以及，计算跟踪对象的矩形框中心位置的竖直坐标与画面中心位置的竖直坐标的竖直坐标差值；根据所述竖直坐标差值与竖直系数，确定竖直调整角度；根据所述水平调整角度和所述竖直调整角度，对所述云台相机进行角度调整。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定跟踪帧图像中检测到的待识别对象的矩形框位置，根据所述矩形框位置以及矩形框大小限制条件，确定跟踪帧图像的跟踪对象，包括：确定待识别对象的矩形框中心位置与当前帧图像中的跟踪对象的矩形框中心位置的距离，按照该距离从小到大的顺序，以矩形框大小限制条件作为验证条件，将待识别对象的矩形框大小满足所述验证条件的待识别对象确定为跟踪帧图像中的跟踪对象。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述矩形框大小限制条件为以最大门限值和最小门限值作为边界值的限制条件；其中，所述最大门限值和所述最小门限值是基于当前帧图像中跟踪对象的矩形框大小，与当前帧图像中和跟踪帧图像中位置变化量确定的。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述最大门限值采用如下公式确定：S2max＝(|x121
–
x122|+|L2n
–
L12|)*(|y121
–
y122|+|L2n
–
L12|)；其中，S2max为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李林，张喆晨，辛辉敏，陈继东，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：