一种多目标跟踪方法及装置、存储介质、终端制造方法及图纸

一种多目标跟踪方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：在对多个目标进行跟踪期间，获取当前时刻对所述多个目标中第一目标的跟踪结果；若所述跟踪结果为未匹配的跟踪，则根据所述多个目标的历史检测结果确定所述第一目标所属集群，其中，属于同一集群的多个目标具有相同的物体属性和相似的运动属性；根据所述集群内除第一目标外的目标在当前时刻的检测结果以及所述集群内各目标之间的相对运动关系，恢复所述第一目标在当前时刻的轨迹。通过本发明专利技术方案能够对被遮挡的物体进行轨迹预测和跟踪，利于确保目标跟踪的完整性。利于确保目标跟踪的完整性。利于确保目标跟踪的完整性。

【技术实现步骤摘要】
一种多目标跟踪方法及装置、存储介质、终端


[0001]本专利技术涉及多目标跟踪
，具体地涉及一种多目标跟踪方法及装置、存储介质、终端。

技术介绍

[0002]多目标跟踪(Multiple Objects Tracking，简称MOT)的目的是根据图像序列或视频中的身份估计目标轨迹。近来，由于目标检测技术的进步，许多基于检测的跟踪技术(Tracking
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Detection，简称TBD)使得多目标跟踪得到了飞快的发展。在基于检测的跟踪技术中，首先检测目标对象，然后跟踪算法使用检测结果，通过数据关联算法估计目标轨迹。
[0003]在现阶段，有许多方法在多目标跟踪上取得了很好的效果，可是绝大部分的方法都是不断地改进目标检测器，使得目标检测器提取到的目标的外观特征更精确，进而使得误检、漏检的目标变少。
[0004]而在轨迹预测和遮挡目标的恢复这部分现有技术却鲜少涉及。造成现有大部分跟踪算法中，由于外观特征差，不能对被遮挡的物体进行轨迹预测和跟踪，导致不能完整地跟踪物体的运动轨迹。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多目标跟踪方法，其特征在于，包括：在对多个目标进行跟踪期间，获取当前时刻对所述多个目标中第一目标的跟踪结果；若所述跟踪结果为未匹配的跟踪，则根据所述多个目标的历史检测结果确定所述第一目标所属集群，其中，属于同一集群的多个目标具有相同的物体属性和相似的运动属性；根据所述集群内除第一目标外的目标在当前时刻的检测结果以及所述集群内各目标之间的相对运动关系，恢复所述第一目标在当前时刻的轨迹。2.根据权利要求1所述的多目标跟踪方法，其特征在于，所述获取当前时刻对所述多个目标中第一目标的跟踪结果包括：根据所述第一目标的历史检测结果预测所述第一目标在所述当前时刻的预测结果；将所述预测结果与当前时刻检测得到的物体检测结果进行目标匹配，以得到所述第一目标的跟踪结果。3.根据权利要求2所述的多目标跟踪方法，其特征在于，对于所述历史检测结果、预测结果和物体检测结果中的任一种检测结果，所述检测结果基于检测框表征，所述检测框与字典一一对应，所述字典包括以下至少一项内容：跟踪对象的身份信息；所述检测框的位置、大小及其运动速度和大小变化速度；轨迹的跟踪状态；轨迹维持的帧数。4.根据权利要求2所述的多目标跟踪方法，其特征在于，所述将所述预测结果与当前时刻检测得到的物体检测结果进行目标匹配，以得到所述第一目标的跟踪结果包括：当所述第一目标的历史检测结果中轨迹的跟踪状态为确定态的跟踪时，将所述预测结果与当前时刻检测得到的物体检测结果进行级联匹配，以得到所述第一目标的跟踪结果。5.根据权利要求4所述的多目标跟踪方法，其特征在于，所述级联匹配是指采用多种代价矩阵的数据关联算法进行目标匹配，所述多种代价矩阵的数据关联算法至少包括第一数据关联算法和第二数据关联算法；所述将所述预测结果与当前时刻检测得到的物体检测结果进行级联匹配，以得到跟踪结果包括：采用所述第一数据关联算法将所述预测结果与所述物体检测结果进行目标匹配，以得到第一匹配结果；如果所述第一匹配结果不是匹配对，则采用所述第二数据关联算法将所述预测结果与所述物体检测结果进行目标匹配，以得到第二匹配结果，并将所述第二匹配结果确定为所述跟踪结果。6.根据权利要求2所述的多目标跟踪方法，其特征在于，所述将所述预测结果与当前时刻检测得到的物体检测结果进行目标匹配，以得到所述第一目标的跟踪结果包括:当所述第一目标的历史检测结果中轨迹的跟踪状态为不确定态的跟踪时，采用单种数据关联算法将所述预测结果与当前时刻检测得到的物体检测结果进行目标匹配，以得到所述第一目标的跟踪结果。7.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：张新钰，田港林，郭世纯，毕铭泽，刘华平，吴新刚，
申请(专利权)人：丰田自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：