目标跟踪方法和装置，介质和计算机设备制造方法及图纸

本公开实施例提供一种目标跟踪方法和装置，介质和计算机设备，用于对多个图像采集装置的总视野范围内的目标对象进行跟踪，所述方法包括：基于每个图像采集装置采集的图像，提取所述图像采集装置视野范围内目标对象的特征，并基于目标对象的特征分配目标对象关联于图像采集装置的局部标识信息；根据所述总视野范围内的各个目标对象的特征和所述各个目标对象的局部标识信息，确定所述各个目标对象的全局标识信息；根据一个目标对象的全局标识信息对所述目标对象进行跟踪。息对所述目标对象进行跟踪。息对所述目标对象进行跟踪。

【技术实现步骤摘要】
目标跟踪方法和装置，介质和计算机设备


[0001]本公开涉及目标跟踪
，尤其涉及目标跟踪方法和装置，介质和计算机设备。

技术介绍

[0002]目标跟踪是计算机视觉以及智能视频监控领域的重要问题。在监控场景下，往往有多个不同的图像采集装置覆盖监控区域，由于各个图像采集装置的光照、各个图像采集装置所采集的图像中的背景等条件、各个图像采集装置的视角以及行人排布等中的一种或多种因素可能不同，导致在多个图像采集装置覆盖监控区域的场景下，目标跟踪的准确度较低。

技术实现思路

[0003]第一方面，本公开实施例提供一种目标跟踪方法，用于对多个图像采集装置的总视野范围内的目标对象进行跟踪，所述多个图像采集装置中的至少两个图像采集装置的视野范围不同，所述方法包括：基于每个图像采集装置采集的图像，提取所述图像采集装置视野范围内的目标对象的特征，并基于所述目标对象的特征分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息；不同的目标对象关联于同一个图像采集装置的局部标识信息不同；根据所述总视野范围内的各个目标对象的特征和所述各个目标对象的局部标识信息，确定所述各个目标对象的全局标识信息，所述总视野范围内的不同目标对象具有不同的全局标识信息；根据一个目标对象的全局标识信息对所述目标对象进行跟踪。
[0004]在一些实施例中，所述基于所述目标对象的特征分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：分别将所述目标对象的特征与各个第一参考对象的特征进行匹配；所述第一参考对象为从所述图像采集装置历史采集的图像中检测到的对象；基于与各个第一参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息。
[0005]在一些实施例中，所述基于与各个第一参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：在所述目标对象的特征与任意一个第一参考对象的特征匹配成功的情况下，将匹配成功的第一参考对象的局部标识信息分配给所述目标对象。
[0006]在一些实施例中，所述基于与各个第一参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：在所述目标对象的特征与各个第一参考对象的特征均未匹配成功的情况下，分别将所述目标对象的检测框与各个第一参考对象的检测框进行匹配；基于检测框匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息。
[0007]在一些实施例中，所述基于检测框匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：在所述目标对象的检测框与任意一个第一参考对象的检测
框匹配成功，且所述目标对象的特征与检测框匹配成功的第一参考对象的特征之间的相似度大于预设相似度阈值的情况下，将匹配成功的第一参考对象的局部标识信息分配给所述目标对象。
[0008]在一些实施例中，所述方法还包括：在所述目标对象的检测框与所述第一参考对象的检测框之间的重叠度大于预设的重叠度阈值的情况下，确定所述目标对象的检测框与所述第一参考对象的检测框匹配成功。
[0009]在一些实施例中，在将匹配成功的第一参考对象的局部标识信息分配给所述目标对象之后，所述方法还包括：基于所述目标对象的特征对分配给所述目标对象的局部标识信息对应的特征进行更新。
[0010]在一些实施例中，所述基于与各个第一参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：在所述目标对象的特征与各个第一参考对象的特征均未匹配成功的情况下，分别将所述目标对象的特征与各个第二参考对象的特征进行匹配；所述第二参考对象为从所述图像采集装置以外的其他图像采集装置历史采集的图像中检测到的对象；基于与各个第二参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息。
[0011]在一些实施例中，所述基于与各个第二参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：在所述目标对象的特征与任意一个第二参考对象的特征匹配成功的情况下，将匹配成功的第二参考对象的局部标识信息分配给所述目标对象。
[0012]在一些实施例中，所述基于与各个第二参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：在所述目标对象的特征与各个第二参考对象的特征均未匹配成功，且所述目标对象满足预设条件的情况下，为所述目标对象创建新的局部标识信息，所述预设条件基于所述目标对象的检测框的质量确定，所述检测框的质量采用所述检测框的置信度和/或完整度表征。
[0013]在一些实施例中，所述预设条件包括：所述目标对象的检测框的置信度满足预设置信度条件；和/或所述目标对象的检测框的完整度满足预设的完整度条件。
[0014]在一些实施例中，所述根据所述总视野范围内的各个目标对象的特征和所述各个目标对象的局部标识信息，确定所述各个目标对象的全局标识信息，包括：基于所述各个目标对象的局部标识信息对所述总视野范围内的各个目标对象的特征进行聚类，得到至少一个类簇；为不同的类簇中的特征对应的目标对象分配不同的全局标识信息。
[0015]在一些实施例中，所述基于所述各个目标对象的局部标识信息对所述总视野范围内的各个目标对象的特征进行聚类，包括：基于聚类约束条件对所述总视野范围内的各个目标对象的特征进行聚类，所述聚类约束条件为：关联于同一个图像采集装置的不同局部标识信息对应的特征被划分到不同的类簇。
[0016]在一些实施例中，所述根据所述总视野范围内的各个目标对象的特征和所述各个目标对象的局部标识信息，确定所述各个目标对象的全局标识信息，包括：在将新的局部标识信息关联到任意一个图像采集装置的情况下，根据所述总视野范围内的各个目标对象的特征和所述各个目标对象的局部标识信息，确定所述各个目标对象的全局标识信息。
[0017]第二方面，本公开实施例提供一种目标跟踪装置，用于对多个图像采集装置的总
视野范围内的目标对象进行跟踪，所述多个图像采集装置中的至少两个图像采集装置的视野范围不同，所述装置包括：分配模块，用于基于每个图像采集装置采集的图像，提取所述图像采集装置视野范围内的目标对象的特征，并基于所述目标对象的特征分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息；不同的目标对象关联于同一个图像采集装置的局部标识信息不同；第一确定模块，用于根据所述总视野范围内的各个目标对象的特征和所述各个目标对象的局部标识信息，确定所述各个目标对象的全局标识信息，所述总视野范围内的不同目标对象具有不同的全局标识信息；跟踪模块，用于根据一个目标对象的全局标识信息对所述目标对象进行跟踪。
[0018]在一些实施例中，所述分配模块用于：分别将所述目标对象的特征与各个第一参考对象的特征进行匹配；所述第一参考对象为从所述图像采集装置历史采集的图像中检测到的对象；基于与各个第一参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，用于对多个图像采集装置的总视野范围内的目标对象进行跟踪，所述多个图像采集装置中的至少两个图像采集装置的视野范围不同，所述方法包括：基于每个图像采集装置采集的图像，提取所述图像采集装置视野范围内的目标对象的特征，并基于所述目标对象的特征分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息；不同的目标对象关联于同一个图像采集装置的局部标识信息不同；根据所述总视野范围内的各个目标对象的特征和所述各个目标对象的局部标识信息，确定所述各个目标对象的全局标识信息，所述总视野范围内的不同目标对象具有不同的全局标识信息；根据一个目标对象的全局标识信息对所述目标对象进行跟踪。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的特征分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：分别将所述目标对象的特征与各个第一参考对象的特征进行匹配；所述第一参考对象为从所述图像采集装置历史采集的图像中检测到的对象；基于与各个第一参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于与各个第一参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：在所述目标对象的特征与任意一个第一参考对象的特征匹配成功的情况下，将匹配成功的第一参考对象的局部标识信息分配给所述目标对象。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于与各个第一参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：在所述目标对象的特征与各个第一参考对象的特征均未匹配成功的情况下，分别将所述目标对象的检测框与各个第一参考对象的检测框进行匹配；基于检测框匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于检测框匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：在所述目标对象的检测框与任意一个第一参考对象的检测框匹配成功，且所述目标对象的特征与检测框匹配成功的第一参考对象的特征之间的相似度大于预设相似度阈值的情况下，将匹配成功的第一参考对象的局部标识信息分配给所述目标对象。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述目标对象的检测框与所述第一参考对象的检测框之间的重叠度大于预设的重叠度阈值的情况下，确定所述目标对象的检测框与所述第一参考对象的检测框匹配成功。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将匹配成功的第一参考对象的局部标识信息分配给所述目标对象之后，所述方法还包括：基于所述目标对象的特征对分配给所述目标对象的局部标识信息对应的特征进行更新。8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于与各个第一参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于所述图像采集装置的局部标识信息，包括：
在所述目标对象的特征与各个第一参考对象的特征均未匹配成功的情况下，分别将所述目标对象的特征与各个第二参考对象的特征进行匹配；所述第二参考对象为从所述图像采集装置以外的其他图像采集装置历史采集的图像中检测到的对象；基于与各个第二参考对象的特征之间的特征匹配结果分配所述目标对象关联于...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘元培，周杨，刘文韬，钱晨，
申请(专利权)人：深圳市慧鲤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：