本发明专利技术公开了一种目标跟踪方法、装置、存储介质及电子装置。该方法包括：利用目标检测模型获取目标检测信息；根据目标跟踪模型对目标检测信息进行状态预测，得到状态预测信息；基于目标检测信息和状态预测信息构建关联矩阵，得到匹配结果；基于匹配结果确定目标对象的位置信息。本发明专利技术解决了相关技术中在对跟踪目标与检测目标的匹配过程中，由于跟踪目标与检测目标其两者特征差异不明显造成匹配不够精准的技术问题。精准的技术问题。精准的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
目标跟踪方法、装置、存储介质及电子装置
[0001]本专利技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种目标跟踪方法、装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
[0002]在进行目标跟踪时，传统的使用卡尔曼滤波方法，噪声只能符合高斯分布。但是，在生活中许多应用场景中，噪声是多种多样的，对于非高斯分布的噪声，卡尔曼滤波对目标的感知效果不太理想。卡尔曼滤波受限于线性高斯系统，而粒子滤波技术在非线性非高斯系统中具有更好的滤波效果。
[0003]在使用粒子滤波算法实现对目标的跟踪过程中，通常使用欧式距离等方式判断跟踪目标与检测目标之间是否匹配，无法放大两者之间的特征差异。在实际应用中，当对比的两个向量包含有多个维度的分量时，简单用欧式距离来判断差异误差较大。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供了一种目标跟踪方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中在对跟踪目标与检测目标的匹配过程中，由于跟踪目标与检测目标其两者特征差异不明显造成匹配不够精准的技术问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种目标跟踪的方法，包括：
[0007]利用目标检测模型获取目标检测信息，其中，目标检测信息包括目标对象的位置检测信息、尺寸检测信息、朝向角度检测信息、速度分量检测信息和加速度分量检测信息；根据目标跟踪模型对目标检测信息进行状态预测，得到状态预测信息，其中，状态预测信息包括目标对象的位置状态信息、尺寸状态信息、朝向角度状态信息、速度分量状态信息和加速度分量状态信息；基于目标检测信息和状态预测信息构建关联矩阵，得到匹配结果，其中，匹配结果用于表示目标检测模型和目标跟踪模型的匹配情况；基于匹配结果确定目标对象的位置信息。
[0008]可选地，利用目标跟踪模型对目标检测信息进行状态预测，得到状态预测信息包括：根据目标检测信息确定多个粒子中每个粒子的目标状态信息；将目标状态信息输入至匀加速直线运动模型，得到状态预测信息。
[0009]可选地，利用目标检测信息和状态预测信息构建关联矩阵，得到匹配结果包括：利用目标检测信息和状态预测信息计算第一参数、第二参数和第三参数，其中，第一参数用于表示目标检测信息和状态预测信息之间的交叠情况，第二参数用于表示目标检测信息和状态预测信息之间的方向误差，第三参数用于表示目标检测信息和状态预测信息之间的特征差异；对第一参数、第二参数、第三参数进行加权处理，得到加权结果，其中，加权结果用于构建所述目标检测模型和所述目标跟踪模型之间的关联矩阵；利用关联矩阵中的每个元素值与目标阈值进行比较处理，得到匹配结果。
[0010]可选地，基于匹配结果确定目标对象的位置信息包括：响应于存在目标检测模型和目标跟踪模型匹配，对目标检测信息和状态预测信息进行融合处理，得到目标对象的位置信息。
[0011]可选地，目标跟踪的方法还包括：获取目标检测模型和目标跟踪模型多个对应点之间的备选速度值；利用多个备选速度值与速度分量检测信息进行差值计算，得到多个差值结果；将多个差值结果中的最小值对应的备选速度值确定为目标对象的速度测量值。
[0012]可选地，基于匹配结果确定目标对象的位置信息包括：响应于不存在目标检测模型与目标跟踪模型匹配，根据状态预测信息确定目标对象的位置信息。
[0013]可选地，基于匹配结果确定目标对象的位置信息包括：响应于不存在目标跟踪模型与目标检测模型匹配，获取目标跟踪模型的丢失次数；响应于目标跟踪模型的丢失次数大于预设值，删除目标检测信息；或者，响应于目标跟踪模型的丢失次数小于预设值，根据目标检测信息确定目标对象的位置信息。
[0014]根据本申请其中一实施例，还提供了一种目标跟踪装置，包括：
[0015]获取模块，用于利用目标检测模型获取目标检测信息，其中，目标检测信息包括目标对象的位置检测信息、尺寸检测信息、朝向角度检测信息、速度分量检测信息和加速度分量检测信息；预测模块，用于根据目标跟踪模型对目标检测信息进行状态预测，得到状态预测信息，其中，状态预测信息包括目标对象的位置状态信息、尺寸状态信息、朝向角度状态信息、速度分量状态信息和加速度分量状态信息；构建模块，用于基于目标检测信息和状态预测信息构建关联矩阵，得到匹配结果，其中，匹配结果用于表示目标检测模型和目标跟踪模型的匹配情况；确定模块，用于基于匹配结果确定目标对象的位置信息。
[0016]可选地，预测模块还用于，根据目标检测信息确定多个粒子中每个粒子的目标状态信息；将目标状态信息输入至匀加速直线运动模型，得到状态预测信息。
[0017]可选地，构建模块还用于：利用目标检测信息和状态预测信息计算第一参数、第二参数和第三参数，其中，第一参数用于表示目标检测信息和状态预测信息之间的交叠情况，第二参数用于表示目标检测信息和状态预测信息之间的方向误差，第三参数用于表示目标检测信息和状态预测信息之间的特征差异；对第一参数、第二参数、第三参数进行加权处理，得到加权结果，其中，加权结果用于构建目标检测模型和目标跟踪模型之间的关联矩阵；利用关联矩阵中的每个元素值与目标阈值进行比较处理，得到匹配结果。
[0018]可选地，确定模块还用于：响应于存在目标检测模型和目标跟踪模型匹配，对目标检测信息和状态预测信息进行融合处理，得到目标对象的位置信息。
[0019]可选地，目标跟踪装置还包括：计算模块，用于获取目标检测模型和目标跟踪模型多个对应点之间的备选速度值；利用多个备选速度值与速度分量检测信息进行差值计算，得到多个差值结果；将多个差值结果中的最小值对应的备选速度值确定为目标对象的速度测量值。
[0020]可选地，确定模块还用于：响应于不存在目标检测模型与目标跟踪模型匹配，根据状态预测信息确定目标对象的位置信息。
[0021]可选地，确定模块还用于：响应于不存在目标跟踪模型与目标检测模型匹配，获取目标跟踪模型的丢失次数；响应于目标跟踪模型的丢失次数大于预设值，删除目标检测信息；或者，响应于目标跟踪模型的丢失次数小于预设值，根据目标检测信息确定目标对象的
位置信息。
[0022]根据本申请其中一实施例，还提供了一种非易失性存储介质，存储介质中存储有计算机程序，其中，计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中的目标跟踪的方法。
[0023]根据本专利技术其中一实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行前述任一项中的目标跟踪的方法。
[0024]在本专利技术实施例中，通过粒子滤波算法实现对目标的跟踪。在实现过程中，通过建立对跟踪目标和检测目标的关联矩阵并计算两者之间的差异，进而优化关联矩阵并判断两者之间是否匹配，最后根据匹配结果实现对目标的跟踪管理，进而解决了相关技术中在对跟踪目标与检测目标的匹配过程中，由于跟踪目标与检测目标其两者特征差异不明显造成匹配不够精准的技术问题。
附图说明
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：利用目标检测模型获取目标检测信息，其中，所述目标检测信息包括目标对象的位置检测信息、尺寸检测信息、朝向角度检测信息、速度分量检测信息和加速度分量检测信息；根据目标跟踪模型对所述目标检测信息进行状态预测，得到状态预测信息，其中，所述状态预测信息包括所述目标对象的位置状态信息、尺寸状态信息、朝向角度状态信息、速度分量状态信息和加速度分量状态信息；基于所述目标检测信息和所述状态预测信息构建关联矩阵，得到匹配结果，其中，所述匹配结果用于表示所述目标检测模型和所述目标跟踪模型的匹配情况；基于所述匹配结果确定所述目标对象的位置信息。2.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，利用所目标跟踪模型对所述目标检测信息进行状态预测，得到所述状态预测信息包括：根据所述目标检测信息确定多个粒子中每个粒子的目标状态信息；将所述目标状态信息输入至匀加速直线运动模型，得到所述状态预测信息。3.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，利用所述目标检测信息和所述状态预测信息构建所述关联矩阵，得到所述匹配结果包括：利用所述目标检测信息和所述状态预测信息计算第一参数、第二参数和第三参数，其中，所述第一参数用于表示所述目标检测信息和所述状态预测信息之间的交叠情况，所述第二参数用于表示所述目标检测信息和所述状态预测信息之间的方向误差，所述第三参数用于表示所述目标检测信息和所述状态预测信息之间的特征差异；对所述第一参数、所述第二参数、所述第三参数进行加权处理，得到加权结果，其中，所述加权结果用于构建所述目标检测模型和所述目标跟踪模型之间的关联矩阵；利用所述关联矩阵中的每个元素值与目标阈值进行比较处理，得到所述匹配结果。4.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，基于所述匹配结果确定所述目标对象的位置信息包括：响应于存在所述目标检测模型和所述目标跟踪模型匹配，对所述目标检测信息和所述状态预测信息进行融合处理，得到所述目标对象的位置信息。5.根据权利要求4所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法还包...
【专利技术属性】
技术研发人员：耿真，王宇，林崇浩，李创辉，周琳，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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