轨迹检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种轨迹检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：对待处理视频中各视频帧进行目标检测，得到至少一个目标对象分别在每一视频帧中的对象位置；确定各目标对象在每一视频帧中满足第一置信度条件的第一对象位置，以及满足第二置信度条件的第二对象位置，按照待处理视频的正向时序，依次对每一视频帧中目标对象的第一对象位置进行正向轨迹匹配，得到多个正向轨迹；按照待处理视频的反向时序，依次对每一视频帧中目标对象的第二对象位置进行反向轨迹匹配、且结合多个正向轨迹进行轨迹关联处理，得到各个目标对象各自的运动轨迹。采用本方法能够对目标对象形成更加完整的运动轨迹。能够对目标对象形成更加完整的运动轨迹。能够对目标对象形成更加完整的运动轨迹。

【技术实现步骤摘要】
轨迹检测方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及视频
，特别是涉及一种轨迹检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]多目标跟踪检测算法旨在连续的视频序列中持续检测多个目标。目前的多目标跟踪方法采用卡尔曼滤波算法预测目标的运动情况，并基于预测的运动情况将目标与轨迹进行关联，从而实现对目标的持续检测。
[0003]但是当目标外观发生大幅度变化、目标快速运动或者被遮挡时，目标的运动情况会变得更难以预测，这种情况下会存在丢失目标的问题，持续检测的准确性严重下降。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够实现对目标运动轨迹的精准检测的轨迹检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]一方面，本申请提供了一种轨迹检测方法。所述方法包括：对待处理视频中各视频帧进行目标检测，得到待处理视频所包括的至少一个目标对象分别在每一视频帧中的对象位置；确定各目标对象在每一视频帧中满足第一置信度条件的第一对象位置，以及满足本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨迹检测方法，其特征在于，所述方法包括：对待处理视频中各视频帧进行目标检测，得到待处理视频所包括的至少一个目标对象分别在每一视频帧中的对象位置；确定各目标对象在每一视频帧中满足第一置信度条件的第一对象位置，以及满足第二置信度条件的第二对象位置，所述第一置信度条件所约束的范围小于所述第二置信度条件所约束的范围；按照所述待处理视频的正向时序，依次对每一视频帧中目标对象的第一对象位置进行正向轨迹匹配，得到多个正向轨迹；按照所述待处理视频的反向时序，依次对每一视频帧中目标对象的第二对象位置进行反向轨迹匹配、且结合所述多个正向轨迹进行轨迹关联处理，得到各个目标对象各自的运动轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各目标对象在每一视频帧中满足第一置信度条件的第一对象位置，以及满足第二置信度条件的第二对象位置，包括：对于每个目标对象，将每一视频帧中相应置信度高于第一预设阈值的对象位置，作为第一对象位置；对于每个目标对象，将每一视频帧中相应置信度高于第二预设阈值的对象位置，作为第二对象位置；其中，所述第二预设阈值低于所述第一预设阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述待处理视频的正向时序，依次对每一视频帧中目标对象的第一对象位置进行正向轨迹匹配，得到多个正向轨迹，包括：按照所述待处理视频的正向时序，确定本次的待处理正向视频帧；基于所述待处理正向视频帧之前的历史正向视频帧，确定多个历史正向轨迹；所述历史正向轨迹中的各历史对象位置按照所述正向时序进行排列；对于所述待处理正向视频帧中的每个目标对象，分别将相应目标对象在所述待处理正向视频帧中的第一对象位置与各个历史正向轨迹进行匹配，并基于匹配结果更新各所述历史正向轨迹；将所述待处理视频中的下一正向视频帧作为下次的待处理正向视频帧，并返回至基于所述待处理正向视频帧之前的历史正向视频帧，确定多个历史正向轨迹的步骤继续执行，直至全部正向视频帧完成处理，得到多个正向轨迹。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对于所述待处理正向视频帧中的每个目标对象，在相应目标对象在所述待处理正向视频帧中的第一对象位置与任一历史正向轨迹均不匹配的情况下，基于未匹配成功的第一对象位置构建新的轨迹；其中，本次构建的所述新的轨迹用于构成下次处理过程中历史正向轨迹。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于所述待处理正向视频帧中的每个目标对象，分别将相应目标对象在所述待处理正向视频帧中的第一对象位置与各个历史正向轨迹进行匹配，包括：对于所述待处理正向视频帧中的每个目标对象，确定相应目标对象分别与各个历史正向轨迹的特征距离，并基于各特征距离建立第一匹配代价矩阵；在所述第一匹配代价矩阵的约束下，确定与各目标对象在所述待处理正向视频帧中的
第一对象位置相匹配的历史正向轨迹。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对于所述待处理正向视频帧中的每个目标对象，分别将相应目标对象在所述待处理正向视频帧中的第一对象位置与各个历史正向轨迹进行匹配，还包括：对于所述待处理正向视频帧中的每个目标对象，分别确定相应目标对象在所述待处理正向视频帧中的第一对象位置、与由各个历史正向轨迹确定的各预测位置之间的位置距离，并基于各位置距离建立第二匹配代价矩阵；确定所述待处理正向视频帧中未匹配成功的目标对象，并在所述第二匹配代价矩阵的约束下，确定与所述未匹配成功的目标对象在所述待处理正向视频帧中的第一对象位置相匹配的历史正向轨迹。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述待处理视频的反向时序，依次对每一视频帧中目标对象的第二对象位置进行反向轨迹匹配、且结合所述多个正向轨迹进行轨迹关联处理，得到各个目标对象各自的运动轨迹，包括：按照所述待处理视频的反向时序，确定本次的待处理反向视频帧；基于所述待处理反向视频帧之前的历史反向视频帧，确定多个历史反向轨迹；所述历史反向轨...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾颖森，杨思庆，沈招益，郑天航，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：