目标匹配方法、目标与部位匹配方法及相关设备组成比例

本申请公开了一种目标匹配方法、目标与部位匹配方法、电子设备及计算机可读存储介质。该目标匹配方法包括：获取待处理视频的当前帧中各第一目标的当前检测关键点，第一目标的当前检测关键点是对第一目标进行关键点检测得到的；基于待处理视频的参考帧中各第二目标的参考关键点进行估计，得到当前帧中各第二目标的当前估计关键点，第二目标的参考关键点为第二目标的参考估计关键点或参考检测关键点；基于各第二目标的参考关键点以及各第一目标的当前检测关键点两两之间的相似度，对各第一目标与各第二目标进行匹配。通过上述方式，能够提高目标匹配的可操作性和准确性。提高目标匹配的可操作性和准确性。提高目标匹配的可操作性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
目标匹配方法、目标与部位匹配方法及相关设备


[0001]本申请涉及视频数据分析
，特别是涉及一种目标匹配方法、目标与部位匹配方法、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在诸多应用场景中需要用到目标跟踪技术，例如目标轨迹获取、目标身份的确定等等。目标跟踪技术至少可以包括两个阶段，一个是目标检测，以检测出各视频帧中的目标，另一个是目标匹配，以将不同视频帧中的目标关联。
[0003]因此，目标匹配作为目标跟踪中一个重要的阶段，其可操作性和准确性决定目标跟踪的可操作性和准确性，但是，现有的目标匹配方法可操作性和准确性不好。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种目标匹配方法、目标与部位匹配方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够提升目标匹配的可操作性和准确性。
[0005]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种目标匹配方法。该方法包括：获取待处理视频的当前帧中各第一目标的当前检测关键点，第一目标的当前检测关键点是对第一目标进行关键点检测得到的；基于待处理视频的参考帧中各第二目标的参考关键点进行估计，得到当前帧中各第二目标的当前估计关键点，第二目标的参考关键点为第二目标的参考估计关键点或参考检测关键点；基于各第二目标的参考关键点以及各第一目标的当前检测关键点两两之间的相似度，对各第一目标与各第二目标进行匹配。
[0006]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种目标匹配方法。该方法包括：获取待处理视频的当前帧中各第一目标的参考关键点和各第一部位的位置代表点；从各第一目标的参考关键点中，确定各第一目标的第二部位的参考关键点；基于各第一部位的位置代表点与各第二部位的参考关键点两两之间的相似度，对各第一部位与各第一目标进行匹配。
[0007]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种电子设备，该电子设备包括处理器、与处理器连接的存储器，其中，存储器存储有程序指令；处理器用于执行存储器存储的程序指令以实现上述方法。
[0008]为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，存储有程序指令，该程序指令被执行时能够实现上述方法。
[0009]通过上述方式，本申请通过待处理视频的当前帧中各第一目标的当前检测关键点，以及参考帧中各第二目标在当前帧中的当前估计关键点两两之间的相似度，对当前帧中各第一目标和参考帧中各第二目标进行匹配。一方面，本申请基于关键点实现目标匹配，即使存在部分遮挡的情况，也能够根据可见部位的关键点实现目标匹配，提高目标匹配的可操作性。另一方面，由于是通过相似度来实现目标匹配，能够提高目标匹配的准确性。
附图说明
[0010]图1是本申请目标匹配方法一实施例的流程示意图；图2是人体的当前检测关键点示意图；图3是本申请目标匹配方法另一实施例的流程示意图；图4是本申请目标匹配方法又一实施例的流程示意图；图5是二部图的示意图；图6是目标二部图的示意图；图7是本申请目标匹配方法又一实施例的流程示意图；图8是本申请目标与部位匹配方法一实施例的流程示意图；图9是目标跟踪系统的示意图；图10是目标跟踪方法一具体实例的流程示意图；图11是本申请电子设备一实施例的结构示意图；图12是本申请计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0011]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0012]本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0013]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，在不冲突的情况下，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0014]在介绍本申请提供的方法之前，先介绍相关的技术原理：目标跟踪可以分为在线跟踪和离线跟踪，在线跟踪是实时的，离线跟踪是非实时的。目标跟踪包括两个阶段，一个是检测阶段，用于目标检测，另一个是匹配阶段，用于将不同视频帧之间的目标匹配关联。在目标跟踪涉及目标的部位的应用场景（例如目标与部位的融合检索、目标与部位融合聚档）下，检测阶段还用于部位检测，匹配阶段还可以用于同一视频帧中目标与部位的匹配关联。同一视频帧中目标与部位的匹配关联，与不同视频帧之间目标的匹配关联，两者是独立的。
[0015]在线跟踪举例：获取到第一帧，对第一帧进行目标检测得到第一帧中的各未知目标（形式为连通域或者检测框），分别为各未知目标赋予一身份信息（ID），由此各未知目标成为已知目标；获取到第二帧，对第二帧进行目标检测得到第二帧中的各未知目标，对各待匹配目标与各已知目标进行匹配；针对匹配上的未知目标，将与其匹配的已匹配目标的ID作为其ID，针对未匹配上的未知目标，为其赋予身份信息（ID），由此第二帧中各未知目标成
为已知目标。后续获取到的视频帧的处理与第二帧类似。
[0016]离线跟踪举例：获取到视频数据，对视频数据中各个视频帧进行目标检测，得到各个视频帧中的未知目标；对待匹配的两个视频帧之间的未知目标进行匹配，将各个视频帧中匹配上的目标赋予同一ID。
[0017]经本申请专利技术人长期研究发现，相关技术中，无论目标之间的匹配关联，还是目标与部位的匹配关联中，匹配都是基于距离实现的。但是，如果目标/部位被部分遮挡，极易导致获取的距离不准确，影响目标与目标、目标与部位的匹配关联的可操作性和准确性。
[0018]为了减小甚至避免部分遮挡带来的影响，本申请提供的方法如下：图1是本申请目标匹配方法一实施例的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本实施例并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，本实施例可以包括：S11：获取待处理视频的当前帧中各第一目标的当前检测关键点。
[0019]第一目标的当前检测关键点是对第一目标进行关键点检测得到的。
[0020]本申请方法实施例的执行主体是目标匹配设备，目标匹配设备可以是任何具有目标匹配能力的电子设备（例如手机、电脑、摄像设备），还可以是服务器等等。本申请的目标匹配方法可以是实时的，也可以是非实时的。在实时的应用场景下，当前帧是待处理视频中当前时刻获取的一个视频帧；在非实时的应用场景下，当前帧是待处理视频的待匹配的两个视频帧中的一个视频帧。
[0021]第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标匹配方法，其特征在于，包括：获取待处理视频的当前帧中各第一目标的当前检测关键点，所述第一目标的当前检测关键点是对所述第一目标进行关键点检测得到的；基于所述待处理视频的参考帧中各第二目标的参考关键点进行估计，得到所述当前帧中所述各第二目标的当前估计关键点，所述第二目标的参考关键点为所述第二目标的参考估计关键点或参考检测关键点；基于所述各第二目标的参考关键点以及所述各第一目标的当前检测关键点两两之间的相似度，对所述各第一目标与所述各第二目标进行匹配。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各第二目标的参考关键点以及所述各第一目标的当前检测关键点两两之间的相似度，对所述各第一目标与所述各第二目标进行匹配，包括：采用二部图匹配算法，基于所述各第二目标的参考关键点以及所述各第一目标的当前检测关键点两两之间的相似度，对所述各第一目标与所述各第二目标进行匹配。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用二部图匹配算法，基于所述各第二目标的参考关键点以及所述各第一目标的当前检测关键点两两之间的相似度，对所述各第一目标与所述各第二目标进行匹配，包括：基于所述各第一目标和所述各第二目标构建目标二部图，所述各第一目标组成所述目标二部图中的第一部分节点，所述各第二目标组成所述目标二部图中的第二部分节点，一个所述第一目标和一个所述第二目标组成所述目标二部图中的一条目标边；基于所述第一目标的参考关键点和所述第二目标的当前检测关键点之间的相似度，确定所述第一目标和所述第二目标组成的目标边的权值；利用所述二部图匹配算法对所述目标二部图求解，得到所述各第一目标和所述各第二目标的匹配结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理视频的参考帧中各第二目标的参考关键点进行估计，得到所述当前帧中所述各第二目标的当前估计关键点，包括：针对每个所述第二目标的参考关键点，获取所述当前帧与所述参考帧之间至少部分区域的光流，所述至少部分区域包含所述第二目标的参考关键点；基于所述至少部分区域的光流，从所述当前帧中确定所述第二目标的参考关键点对应的当前估计关键点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述至少部分区域为所述第二目标的参考关键点的邻域，所述获取所述当前帧与所述参考帧之间至少部分区域的光流，包括：确定所述参考帧中所述第二目标的参考关键点的邻域；获取所述当前帧与所述参考帧之间所述邻域的光流。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述当前帧中各第一部位的位置代表点；从各所述第一目标的参考关键点中，确定各所述第一目标的第二部位的参考关键点，所述第一部位和第二部位表示所述第一目标的同一部位；基于所述各第一部位的位置代表点与各所述第二部位的参考关键点两两之间的相似
度，对所述各第一部位与所述各第一目标进行匹配。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述各第一部位的位置代表点与各所述第二部位的参考关键点两两之间的相似度，对所述各第一部位与所述各第一目标进行匹配，包括：采用二部图匹配算法，基于所述各第一部位的位置代表点与各所述第二部位的参考关键点两两之间的相似度，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘忠耿，唐邦杰，潘华东，
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：