本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种对象跟踪方法、装置、电子设备和存储介质，用以采用多个摄像设备进行对象跟踪场景下，在目标穿着相似时，更准确的实现对象跟踪。本申请方法包括：获取待匹配对象的外观特征和多个已匹配对象各自的外观特征；基于待匹配对象与各个已匹配对象的外观特征之间的特征相似度，从多个已匹配对象中筛选出至少两个作为候选对象；基于至少两个候选对象与待匹配对象对应的摄像设备之间的连通关系，从至少两个候选对象中筛选出目标候选对象；基于各目标候选对象与待匹配对象之间的轨迹相似度，确定待匹配对象的跟踪识别结果。本申请根据特征相似度、拓扑网络和轨迹相似度综合识别对象，能有效区分相似外观的不同对象。外观的不同对象。外观的不同对象。
【技术实现步骤摘要】
一种对象跟踪方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种对象跟踪方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着科技的发展和生活水平的提高，人们对于安防系统的要求也在不断提升，越来越多的监控设备被安装在各个区域。而其中的智能监控系统除了可以完成录制播放当前区域情况外，还可以自动识别目标，节省大量人力，因此显得尤为重要。而跨摄像设备的多对象跟踪系统是智能监控系统领域的重要研究内容,旨在实现运动目标在不同摄像设备下的持续跟踪。
[0003]以跨相机跟踪为例，相关技术中，跨相机跟踪系统往往基于目标表现（如颜色、几何、纹理等外观特征）实现跨相机对象跟踪。但此方案在应用于目标均穿着相似的场景时（如某些工厂要求工人穿着统一的工作服），单靠人体外观特征便不足以更好的识别区分不同个体之间差异，进而影响跨相机对象跟踪效果。
[0004]综上，采用多个摄像设备进行对象跟踪场景下，无法在目标穿着相似时，更准确的实现对象跟踪。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种对象跟踪方法、装置、电子设备和存储介质，以至少提升对穿着相似的目标对象进行跟踪的准确度。
[0006]本申请实施例提供的一种对象跟踪方法，包括：获取待匹配对象的外观特征和多个已匹配对象各自的外观特征；其中，所述待匹配对象为第一摄像设备采集的当前视频画面中的对象，所述已匹配对象为第二摄像设备采集的历史视频画面中的对象；基于所述待匹配对象与各个已匹配对象的外观特征之间的特征相似度，从所述多个已匹配对象中筛选出至少两个作为候选对象；基于至少两个候选对象与所述待匹配对象对应的摄像设备之间的连通关系，从所述至少两个候选对象中筛选出目标候选对象；基于各个目标候选对象与所述待匹配对象之间的轨迹相似度，确定所述待匹配对象的跟踪识别结果。
[0007]本申请实施例提供一种对象跟踪装置，包括：特征获取单元，用于获取待匹配对象的外观特征和多个已匹配对象各自的外观特征；其中，所述待匹配对象为第一摄像设备采集的当前视频画面中的对象，所述已匹配对象为第二摄像设备采集的历史视频画面中的对象；第一过滤单元，用于基于所述待匹配对象与各个已匹配对象的外观特征之间的特征相似度，从所述多个已匹配对象中筛选出至少两个作为候选对象；
第二过滤单元，用于基于至少两个候选对象与所述待匹配对象对应的摄像设备之间的连通关系，从所述至少两个候选对象中筛选出目标候选对象；第一匹配单元，用于基于各个目标候选对象与所述待匹配对象之间的轨迹相似度，确定所述待匹配对象的跟踪识别结果。
[0008]在一些可选的实施例中，所述第二过滤单元具体用于：根据摄像设备拓扑网络，分别确定所述第一摄像设备与各个第二摄像设备之间的连通关系；基于确定的各个连通关系，将所述至少两个候选对象中，与所述第一摄像设备连通的第二摄像设备对应的候选对象确定为所述目标候选对象；其中，所述摄像设备拓扑网络表示指定区域内各个摄像设备之间的连通关系；所述指定区域内的各个摄像设备包含所述第一摄像设备与所述第二摄像设备。
[0009]在一些可选的实施例中，所述第一过滤单元具体用于：基于所述待匹配对象与所述各个已匹配对象之间的特征相似度，将至少两个特征相似度不小于特征相似度阈值的已匹配对象作为所述候选对象。
[0010]在一些可选的实施例中，所述装置还包括：第二匹配单元，用于若所有已匹配对象的特征相似度都小于所述特征相似度阈值，则标记所述待匹配对象为新的对象；若仅存在一个已匹配对象的特征相似度不小于所述特征相似度阈值，则将所述一个已匹配对象作为所述待匹配对象的跟踪识别结果。
[0011]在一些可选的实施例中，所述第一匹配单元具体用于：分别根据所述待匹配对象的轨迹与所述各个目标候选对象各自的轨迹在时间上的重叠信息，确定所述待匹配对象与所述各个目标候选对象之间的轨迹相似度；将对应的轨迹相似度小于轨迹相似度阈值的目标候选对象，作为目标对象；从各个目标对象中，确定所述待匹配对象的跟踪识别结果。
[0012]在一些可选的实施例中，所述第一匹配单元具体用于：针对每个目标候选对象，分别执行以下操作：若所述待匹配对象的轨迹与一个目标候选对象的轨迹在时间上存在重叠轨迹，则将所述重叠轨迹关联的第一相似度作为所述轨迹相似度；若所述待匹配对象的轨迹与一个目标候选对象的轨迹在时间上不存在重叠轨迹，则将所述一个目标候选对象对应的参考对象，与所述待匹配对象的轨迹之间的第二相似度，作为所述轨迹相似度；所述参考对象为：与所述一个目标候选对象的轨迹之间的第三相似度满足相似度条件的其他对象。
[0013]在一些可选的实施例中，所述其他对象为：除所述待匹配对象外，指定区域内的任意一个摄像设备采集的当前视频画面中的对象；所述相似度条件为：第三相似度的排序结果位于指定次序。
[0014]在一些可选的实施例中，所述第一匹配单元具体用于：若仅存在一个目标对象，则将所述一个目标对象作为所述待匹配对象的跟踪识别结果；若存在多个目标对象，则将与待匹配对象的特征相似度的排序结果位于指定次序
的目标对象，作为所述待匹配对象的跟踪识别结果。
[0015]在一些可选的实施例中，所述第一匹配单元还用于：若不存在轨迹相似度小于轨迹相似度阈值的对象，则标记所述待匹配对象为新的对象。
[0016]本申请实施例提供的一种电子设备，包括处理器和存储器，其中，所述存储器存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述任意一种对象跟踪方法的步骤。
[0017]本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其包括计算机程序，当所述计算机程序在电子设备上运行时，所述计算机程序用于使所述电子设备执行上述任意一种对象跟踪方法的步骤。
[0018]本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在计算机可读存储介质中；当电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取所述计算机程序时，所述处理器执行所述计算机程序，使得所述电子设备执行上述任意一种对象跟踪方法的步骤。
[0019]本申请有益效果如下：本申请实施例提供了一种对象跟踪方法、装置、电子设备和存储介质。由于本申请在相关技术根据外观特征实现跟踪识别的基础上，加入了根据摄像设备拓扑网络和对象运动轨迹进一步跟踪识别对象的方法，本申请在计算对象之间的轨迹相似度之前，可以根据连通关系对跟踪对象的匹配对象做进一步筛选，其中，摄像设备的连通关系可以反映摄像设备对应的采集区域之间的位置关系，而采集区域的位置会影响对象轨迹的判断，因而结合连通关系可有效过滤掉轨迹相似度计算意义不大的匹配对象，在此基础上，基于对象之间的轨迹相似度再一次筛选结果，可有效根据对象的运动轨迹识别待匹配对象，以增强对象跟踪的准确性。相比于单独按照外观特征识别的方式，能够解决在一些特殊场景下，具有相似特征的不同个体无法根据外观进行有效识别的问题。并且，对于仅通过地图轨迹进行对象识别跟踪的方法，本申请又是在外观特征的基础上进行匹配的，由本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种对象跟踪方法，其特征在于，该方法包括：获取待匹配对象的外观特征和多个已匹配对象各自的外观特征；其中，所述待匹配对象为第一摄像设备采集的当前视频画面中的对象，所述已匹配对象为第二摄像设备采集的历史视频画面中的对象；基于所述待匹配对象与各个已匹配对象的外观特征之间的特征相似度，从所述多个已匹配对象中筛选出至少两个作为候选对象；基于至少两个候选对象与所述待匹配对象对应的摄像设备之间的连通关系，从所述至少两个候选对象中筛选出目标候选对象；基于各个目标候选对象与所述待匹配对象之间的轨迹相似度，确定所述待匹配对象的跟踪识别结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于至少两个候选对象与所述待匹配对象对应的摄像设备之间的连通关系，从所述至少两个候选对象中筛选出目标候选对象，包括：根据摄像设备拓扑网络，分别确定所述第一摄像设备与各个第二摄像设备之间的连通关系；基于确定的各个连通关系，将所述至少两个候选对象中，与所述第一摄像设备连通的第二摄像设备对应的候选对象确定为所述目标候选对象；其中，所述摄像设备拓扑网络表示指定区域内各个摄像设备之间的连通关系；所述指定区域内的各个摄像设备包含所述第一摄像设备与所述第二摄像设备。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待匹配对象与所述各个已匹配对象的外观特征之间的特征相似度，从所述多个已匹配对象中筛选出至少两个作为候选对象，包括：基于所述待匹配对象与所述各个已匹配对象之间的特征相似度，将至少两个特征相似度不小于特征相似度阈值的已匹配对象作为所述候选对象。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所有已匹配对象的特征相似度都小于所述特征相似度阈值，则标记所述待匹配对象为新的对象；若仅存在一个已匹配对象的特征相似度不小于所述特征相似度阈值，则将所述一个已匹配对象作为所述待匹配对象的跟踪识别结果。5.如权利要求1~4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于各个目标候选对象与所述待匹配对象之间的轨迹相似度，确定所述待匹配对象的跟踪识别结果，包括：分别根据所述待匹配对象的轨迹与所述各个目标候选对象各自的轨迹在时间上的重叠信息，确定所述待匹配对象与所述各个目标候选对象之间的轨迹相似度；将对应的轨迹相似度小于轨迹相似度阈值的目标候选对象，作为目标对象；从各个目标对象中，确定所述待匹配对象的跟踪识别结果。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述重叠信息包括重叠轨迹，所述分别根据所述待匹配对象的轨迹与所述各个目标候选对象各自的轨迹在时间上的重叠信息，确定所述待匹配对象与所述各个目标候选对象之间的轨迹相似度，包括：针对每个目标候选对象，分别执行以下操作：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱益铭，唐邦杰，潘华东，殷俊，
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：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。