【技术实现步骤摘要】
目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质
[0001]本专利技术实施例涉及计算机视觉
，尤其涉及一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]对视频中的视觉目标进行追踪，是给定视觉目标在特定图像帧的目标大小与位置情况下，预测该视觉目标对应物体在视频序列后续图像帧中的大小和位置的技术，在视频监控、人机交互、多媒体分析等多个领域都有广泛的应用。
[0003]实际应用中，目前视觉目标跟踪领域，不管是基于DCF技术的传统算法，还是以SiamRPN为代表的基于深度学习的跟踪算法，在有同类别目标干扰(例如颜色相似的干扰车辆、表观结构信息相似的干扰行人等)的场景下算法鲁棒性都比较差。特别是，当前跟踪目标被相似干扰目标遮挡后，算法很容易跟踪到干扰目标上去。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质，能够准确追踪到特定视觉目标不受同类别视觉目标干扰。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种目标跟踪方法，应用于电子设备，所述...
【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：获得视频中待跟踪视觉目标的物体类型；对当前图像进行目标检测，获得类别与所述物体类型相同的多个候选视觉目标；其中，所述当前图像是按照播放视频时不同帧图像显示的顺序每隔预设帧数提取的当前帧；获得在所述当前图像之前的至少一帧图像中确定为所述待跟踪视觉目标的图像区域作为跟踪视觉目标样本，以及除所述跟踪视觉目标样本之外类别与所述物体类型相同的干扰视觉目标样本；根据所述多个候选视觉目标分别与所述跟踪视觉目标样本和所述干扰视觉目标样本的相似度，在所述多个候选视觉目标中确定所述待跟踪视觉目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得视频中待跟踪视觉目标的物体类型，包括：响应操作指令，在所述视频的标准帧图像标注用户或系统选定的视觉目标作为所述待跟踪视觉目标；对携带标注的所述用户或系统选定的视觉目标进行分类计算，获得所述待跟踪视觉目标的物体类型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得视频中待跟踪视觉目标的物体类型，包括：在所述视频的标准图像帧中，识别并显示类别与用户输入信息关联的多个视觉目标；接收到对所述类别与用户输入信息关联的多个视觉目标中任意视觉目的触发信号时，确定触发信号对应视觉目标为所述待跟踪视觉目标，确定触发信号对应视觉目标的类别为所述物体类型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对当前图像进行目标检测，获得类别与所述物体类型相同的多个候选视觉目标之后，所述方法还包括：获得在所述当前图像之前的至少一帧图像中确定的待跟踪视觉目标所占图像区域的面积；当所述多个候选视觉目标中任意候选视觉目标所占图像区域与所述待跟踪视觉目标所占图像区域的面积相差大于预设阈值，滤除该选视觉目标；将所述跟踪视觉目标样本和所述干扰视觉目标样本作为参考，在所述多个候选视觉目标中确定所述待跟踪视觉目标，包括：将所述跟踪视觉目标样本和所述干扰视觉目标样本作为参考，在经过滤除后的至少一个所述候选视觉目标中确定所述待跟踪视觉目标。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个候选视觉目标分别与所述跟踪视觉目标样本和所述干扰视觉目标样本的相似度，在所述多个候选视觉目标中确定所述待跟踪视觉目标，包括：依次对所述多个候选视觉目标中每个候选视觉目标，分别计算与跟踪视觉目标样本以及与干扰视觉目标样本的相似性，得到第一相似性分数和第二相似性分数；将对应第一相似性分数和对应第二相似性分数相差程度最大的候选视觉目标作为所述待跟踪视觉目标。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述跟踪视觉目标样本和所述干扰视觉目
标样本的数量为多个，依次对所述多个候选视觉目标中每个候选视觉目标，分别计算与跟踪视觉目标样本以及与干扰视觉目标样本的相似性，包括：依次从多个候选视觉目标中获取当前候选视觉目标；计算所述当前候选视觉目标与每个跟踪视觉目标样本或与每个干扰视觉目标样本的相似性；获取与所述候选视觉目标具有最高相似性的跟踪视觉目标样本对应相似性分数，作为所述第一相似性分数；获取与所述候选视觉目标具有最高相似性的干扰视觉目标样本对应相似性分数，作为所述第二相似性分数。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述跟踪视觉目标样本和所述干扰视觉目标样本的数量为多个，依次对所述多个候选视觉目标中每个候选视觉目标，分别计算与跟踪视觉目标样本以及与干扰视觉目标样本的相似性，包括：依次从多个候选视觉目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：张伟俊，
申请(专利权)人：影石创新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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