本申请公开了一种基于监控系统的目标追踪方法和装置、处理器及电子设备，涉及金融科技领域。该方法包括：获取目标对象的外观模板库；从监控系统中获取待追踪的目标图像帧，其中，目标图像帧中至少包括目标对象的图像信息；依据外观图像和目标图像帧，通过孪生神经网络和第一预设算法追踪到目标对象在目标图像帧中的目标位置坐标；以目标位置坐标为中心，通过第二预设算法对目标图像帧中的目标对象进行框选，得到在目标图像帧中目标对象的目标外观图像，并将目标外观图像存储至外观模板库中。通过本申请，解决了相关技术中使用固定外观模型，对目标对象进行追踪，导致追踪的准确性比较低的问题。确性比较低的问题。确性比较低的问题。
【技术实现步骤摘要】
基于监控系统的目标追踪方法和装置、处理器及电子设备
[0001]本申请涉及金融科技领域，具体而言，涉及一种基于监控系统的目标追踪方法和装置、处理器及电子设备。
技术介绍
[0002]近年来，随着计算机硬件和软件性能的提升以及计算机视觉领域的高速发展，智能监控成为了监控领域的发展新方向。银行为了提高安全防范水平，构建智能监控系统必不可少。目标跟踪是智能监控系统的核心技术，因此研究目标跟踪方法具有现实意义。
[0003]根据算法模型的不同，现有的经典目标跟踪方法可分为生成式和判别式两大类，也有不少研究将这两种相结合。生成式方法使用生成式模型来建模目标的外观，在搜索时寻找和外观模型匹配得最佳的区域。在构建过程中，生成式模型着重关注如何挖掘跟踪目标的特点，几乎不考虑背景信息。而判别式方法更多地是将跟踪当作一个特殊的分类问题，采集样本时把背景当作负样本，把包含目标的图像块当作正样本，以求最大程度地将目标和背景区别开来。以上方法均是基于固定外观模型进行建模并跟踪，但在银行监控中，客户较多，易发生遮挡等干扰，同时，客户在行走及办理业务时，并不会保持同一个姿态，因此相关技术中使用固定外观模型，对目标对象进行追踪，存在追踪的准确性比较低的问题。
[0004]针对相关技术中使用固定外观模型，对目标对象进行追踪，导致追踪的准确性比较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本申请的主要目的在于提供一种基于监控系统的目标追踪方法和装置、处理器及电子设备，以解决相关技术中使用固定外观模型，对目标对象进行追踪，导致追踪的准确性比较低的问题。
[0006]为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于监控系统的目标追踪方法。该方法包括：获取目标对象的外观模板库，其中，所述外观模板库包括至少一幅所述目标对象的外观图像；从所述监控系统中获取待追踪的目标图像帧，其中，所述目标图像帧中至少包括所述目标对象的图像信息；依据所述外观图像和所述目标图像帧，通过孪生神经网络和第一预设算法追踪到所述目标对象在所述目标图像帧中的目标位置坐标；以所述目标位置坐标为中心，通过第二预设算法对所述目标图像帧中的所述目标对象进行框选，得到在所述目标图像帧中所述目标对象的目标外观图像，并将所述目标外观图像存储至所述外观模板库中。
[0007]进一步地，获取目标对象的外观模板库包括：在检测到所述目标对象进入监控范围后，通过所述第二预设算法对监控画面进行检测，得到所述目标对象的外观图像；将所述外观图像存储至所述外观模板库。
[0008]进一步地，依据所述外观图像和所述目标图像帧，通过孪生神经网络和第一预设算法追踪到所述目标对象在所述目标图像帧中的目标位置坐标包括：依据所述外观图像和
所述目标图像帧，通过所述孪生神经网络预测得到所述目标对象在所述目标图像帧中的初始位置坐标；通过所述第一预设算法对所述初始位置坐标进行修正，得到所述目标位置坐标。
[0009]进一步地，依据所述外观图像和所述目标图像帧，通过所述孪生神经网络预测得到所述目标对象在所述目标图像帧中的初始位置坐标包括：依据所述外观图像和所述目标图像帧，得到目标样本对；通过所述孪生神经网络对所述样本对进行特征提取，得到外观特征图和检测特征图；对所述外观特征图和所述检测特征图进行互相关计算，得到响应图，其中，所述响应图中包括多个像素点，以及每个像素点对应相似度值；将所述响应图中最大相似度值对应的像素点的坐标作为所述初始位置坐标。
[0010]进一步地，依据所述外观图像和所述目标图像帧，得到目标样本对包括：对所述外观图像进行处理，得到第一预设尺寸的外观图像块；对所述目标图像帧进行处理，得到第二预设尺寸的检测图像块，其中，所述第二预设尺寸大于所述第一预设尺寸；将所述外观图像块和所述检测图像块组建为所述目标样本对。
[0011]进一步地，通过所述第一预设算法对所述初始位置坐标进行修正，得到所述目标位置坐标包括：依据所述外观图像的尺寸和所述初始位置坐标，得到所述第一预设算法的滤波器的初始状态变量；依据过程转移矩阵和预测协方差矩阵对所述初始状态变量进行处理，得到目标状态变量；依据所述目标状态变量对所述初始位置坐标进行修正，得到所述目标位置坐标。
[0012]进一步地，依据过程转移矩阵和预测协方差矩阵对所述初始状态变量进行处理，得到目标状态变量包括：设置所述过程转移矩阵，并依据所述过程转移矩阵对所述初始状态变量进行更新，得到更新后的初始状态变量；获取所述预测协方差矩阵，并依据所述预测协方差矩阵和所述更新后的初始状态变量，得到目标状态变量。
[0013]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种基于监控系统的目标追踪装置。该装置包括：第一获取单元，用于获取目标对象的外观模板库，其中，所述外观模板库包括至少一幅所述目标对象的外观图像；第二获取单元，用于从所述监控系统中获取待追踪的目标图像帧，其中，所述目标图像帧中至少包括所述目标对象的图像信息；追踪单元，用于依据所述外观图像和所述目标图像帧，通过孪生神经网络和第一预设算法追踪到所述目标对象在所述目标图像帧中的目标位置坐标；选取单元，用于以所述目标位置坐标为中心，通过第二预设算法对所述目标图像帧中的所述目标对象进行框选，得到在所述目标图像帧中所述目标对象的目标外观图像，并将所述目标外观图像存储至所述外观模板库中。
[0014]进一步地，所述第一获取单元包括：检测子单元，用于在检测到所述目标对象进入监控范围后，通过所述第二预设算法对监控画面进行检测，得到所述目标对象的外观图像；存储子单元，用于将所述外观图像存储至所述外观模板库。
[0015]进一步地，所述追踪单元包括：预测子单元，用于依据所述外观图像和所述目标图像帧，通过所述孪生神经网络预测得到所述目标对象在所述目标图像帧中的初始位置坐标；修正子单元，用于通过所述第一预设算法对所述初始位置坐标进行修正，得到所述目标位置坐标。
[0016]进一步地，所述预测子单元包括：第一获取模块，用于依据所述外观图像和所述目
标图像帧，得到目标样本对；提取模块，用于通过所述孪生神经网络对所述样本对进行特征提取，得到外观特征图和检测特征图；计算模块，用于对所述外观特征图和所述检测特征图进行互相关计算，得到响应图，其中，所述响应图中包括多个像素点，以及每个像素点对应相似度值；确定模块，用于将所述响应图中最大相似度值对应的像素点的坐标作为所述初始位置坐标。
[0017]进一步地，所述第一获取模块包括：第一处理子模块，用于对所述外观图像进行处理，得到第一预设尺寸的外观图像块；第二处理子模块，用于对所述目标图像帧进行处理，得到第二预设尺寸的检测图像块，其中，所述第二预设尺寸大于所述第一预设尺寸；组建子模块，用于将所述外观图像块和所述检测图像块组建为所述目标样本对。
[0018]进一步地，所述修正子单元包括：第二获取模块，用于依据所述外观图像的尺寸和所述初始位置坐标，得到所述第一预设算法的滤波器的初始状态变量；处理模块，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于监控系统的目标追踪方法，其特征在于，包括：获取目标对象的外观模板库，其中，所述外观模板库包括至少一幅所述目标对象的外观图像；从所述监控系统中获取待追踪的目标图像帧，其中，所述目标图像帧中至少包括所述目标对象的图像信息；依据所述外观图像和所述目标图像帧，通过孪生神经网络和第一预设算法追踪到所述目标对象在所述目标图像帧中的目标位置坐标；以所述目标位置坐标为中心，通过第二预设算法对所述目标图像帧中的所述目标对象进行框选，得到在所述目标图像帧中所述目标对象的目标外观图像，并将所述目标外观图像存储至所述外观模板库中。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标对象的外观模板库包括：在检测到所述目标对象进入监控范围后，通过所述第二预设算法对监控画面进行检测，得到所述目标对象的外观图像；将所述外观图像存储至所述外观模板库。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据所述外观图像和所述目标图像帧，通过孪生神经网络和第一预设算法追踪到所述目标对象在所述目标图像帧中的目标位置坐标包括：依据所述外观图像和所述目标图像帧，通过所述孪生神经网络预测得到所述目标对象在所述目标图像帧中的初始位置坐标；通过所述第一预设算法对所述初始位置坐标进行修正，得到所述目标位置坐标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述外观图像和所述目标图像帧，通过所述孪生神经网络预测得到所述目标对象在所述目标图像帧中的初始位置坐标包括：依据所述外观图像和所述目标图像帧，得到目标样本对；通过所述孪生神经网络对所述样本对进行特征提取，得到外观特征图和检测特征图；对所述外观特征图和所述检测特征图进行互相关计算，得到响应图，其中，所述响应图中包括多个像素点，以及每个像素点对应相似度值；将所述响应图中最大相似度值对应的像素点的坐标作为所述初始位置坐标。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依据所述外观图像和所述目标图像帧，得到目标样本对包括：对所述外观图像进行处理，得到第一预设尺寸的外观图像块；对所述目标图像帧进行处理，得到第二预设尺寸的检测图像块，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玥，陈永录，张儒，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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