一种目标跟踪方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种目标跟踪方法及装置，从当前帧采集图像中检测出各目标对象；用各跟踪对象与检测出的各目标对象一一匹配，将与跟踪对象匹配的目标对象作为该跟踪对象的跟踪结果。通过将检测应用于目标跟踪中，先从当前帧采集图像中检测出目标对象，就能够预先获取当前帧采集图像中的前景区域，再根据检测出的目标对象匹配跟踪对象，从而滤除背景干扰，减少了需要处理的区域，进而减少了目标跟踪中的工作量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理技术，特别涉及一种目标跟踪方法及装置。
技术介绍
随着科技的发展，图像处理技术目前已经广泛应用于公共安全，人机交互，娱乐，以及医疗等领域。目标跟踪是一种典型的图像处理技术的应用，通过目标跟踪，系统可以自动从图像或视频中获取目标所在位置、大小以及目标数量等信息。目标跟踪技术在智能视频监控，智能交通，视频分析和检索以及图片检索等领域起到了重要作用。 目前普遍采用的目标跟踪方法一般都采用检测或者手工标定的方法在第一帧采集图像中确定跟踪对象的初始位置，在后续帧采集图像的所有可能位置中寻找和跟踪对象最相近的区域，将与跟踪对象匹配的区域作为跟踪对象的跟踪结果。 在目标跟踪的过程中，需要维持一个跟踪队列，跟踪队列中包括基准框，每个基准框表示一个跟踪对象，每个基准框包含有位置、大小等信息。例如矩形的基准框的位置可以为矩形的中心坐标，大小可以为矩形的长、宽和高。在跟踪开始时，通常会从第一帧采集图像中检测出目标队列，将融合后的目标队列作为初始的跟踪队列，再从当前帧采集图像的所有可能位置中寻找与跟踪队列中基准框最相近的区域，即用当前帧采集图像匹配跟踪队列。 所述从第一帧采集图像中检测出目标队列是指，在第一帧采集图像中，将检测出的每个目标对象表示为检测框，与基准框类似，每个检测框包含有位置、大小等信息。这样，所有检测出的检测框就组成了一个队列，称所述队列为目标队列。通常，会在一个真实目标位置检测出多个检测框，因而，往往需要一个融合过程。在融合前，在检测出的目标队列中，为所有真实目标检测出的检测框组成了一个融合前的目标队列。所述融合是指，在目标队列中，将属于同一个目标的检测框的位置进行求和平均，得到一个与所述目标最接近的检测框，将平均后得到的检测框作为所述目标的检测框。通过对融合前的目标队列中所有检测框进行融合，就得到了融合后的目标队列。 所述用当前帧采集图像匹配跟踪队列是指在当前帧采集图像中，选择与跟踪队列中的基准框匹配度最大且所述匹配度高于预先设定阈值的区域，将选择的区域作为所述基准框的匹配区域，而当前帧采集图像中没有被选择为匹配区域的区域则作为了非匹配区域。 这样，就可以用当前帧采集图像中的匹配区域来替换跟踪队列对应中的基准框，进而实现了目标跟踪。 但是，现有的目标跟踪方法中，在当前帧采集图像中没有区分前景区域和背景区域，在跟踪的过程中，需要将各跟踪对象与当前帧采集图像中的所有可能位置进行一一匹配，使得目标跟踪的过程中需要做大量的重复工作，目标跟踪的工作量大。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种目标跟踪方法，能够减少目标跟踪中的工作量。 本专利技术实施例还提供了一种目标跟踪装置，能够减少目标跟踪中的工作量。 以下为本专利技术实施例提供的技术方案 一种目标跟踪方法，该方法包括 从当前帧采集图像中检测出各目标对象； 用各跟踪对象与检测出的各目标对象一一匹配，将与跟踪对象匹配的目标对象作为该跟踪对象的跟踪结果。 一种目标跟踪装置，该装置包括检测模块、匹配模块、跟踪模块和跟踪存储模块； 所述检测模块用于从当前帧采集图像中检测出各目标对象，将检测到的目标对象发送至匹配模块； 所述匹配模块用于接收来自检测模块的目标对象和来自跟踪存储模块的跟踪对象，用接收到的各跟踪对象与接收到的各目标对象一一匹配，将与所述跟踪对象匹配的目标对象作为跟踪结果输出； 所述跟踪存储模块用于存储跟踪对象，将跟踪对象发送至匹配模块。 从上述技术方案中可以看出，本专利技术实施例提供的目标跟踪方法及装置，将检测应用于目标跟踪中，先从当前帧采集图像中检测出各目标对象，这样就能够预先获取当前帧采集图像中的前景区域，再将各跟踪对象与检测出的各目标对象一一匹配，从而滤除背景干扰，减少了需要处理的区域，进而减少了目标跟踪中的工作量。 附图说明 图1为本专利技术实施例一提供的目标跟踪方法的流程图； 图2为本专利技术实施例二提供的目标跟踪方法流程图； 图3为本专利技术实施例二中根据目标队列匹配跟踪队列的示例图； 图4为本专利技术实施例三提供的目标跟踪装置结构图； 图5为本专利技术实施例三中匹配模块的第二种结构图； 图6为本专利技术实施例三中计算模块的结构图； 图7为本专利技术实施例三中跟踪模块的结构图。 具体实施例方式 为使本专利技术的目的、技术方案和优点表达得更加清楚明白，下面结合附图及具体实施例对本专利技术再作进一步详细的说明。 第一实施例 图1为本专利技术实施例提供的目标跟踪方法流程图。如图1所示 步骤101从当前帧采集图像中检测出各目标对象。 所述目标对象可以为融合前的目标队列中的检测框，也可以为融合后的目标队列中的检测框。 步骤102用各跟踪对象与检测出的各目标对象一一匹配，将与跟踪对象匹配的目标对象作为该跟踪对象的跟踪结果。 所述跟踪对象可以为跟踪队列中的基准框。 如果步骤101检测出的目标对象为融合前的目标队列中的检测框，跟踪对象为跟踪队列中的基准框，则本步骤可以通过以下方式来实现 计算跟踪队列中各基准框与目标队列中各检测框的匹配度。 在目标队列中为每个基准框选择出匹配框组，所述匹配框组为与该基准框的匹配度高于预先设定的第一阈值、同属于一个目标且与该基准框匹配度之和最大的一组检测框。 在目标队列中，将每个基准框的匹配框组融合为该基准框的匹配框，将所述匹配框作为该基准框的跟踪结果，删除所有与匹配框相交叠的检测框，将所述目标队列中除匹配框以外的检测框融合为非匹配框。 如果步骤101检测出的目标队列为融合后的目标队列，跟踪对象为跟踪队列中的基准框，则本步骤可以通过以下方式来实现 计算跟踪队列中各基准框与目标队列中各检测框的匹配度。 在目标队列中为每个基准框选择出匹配框，所述匹配框为目标队列中与该基准框的匹配度最大，且所述匹配度高于预先设定的阈值的检测框，将所述匹配框作为该基准框的匹配结果，将目标队列中除匹配框以外的检测框作为非匹配框。 以上所述计算基准框与检测框的匹配度可以通过以下方式来实现 计算基准框与检测框的直方图匹配度和尺度位置匹配度。 将所述直方图匹配度乘以所述尺度位置匹配度作为所述基准框与所述检测框的匹配度。 另外，在所述用各跟踪对象与检测出的各目标对象一一匹配之后，本专利技术实施例提供的目标跟踪方法还可以进一步包括根据匹配结果更新跟踪队列。具体可以为 用目标队列中的匹配框替换跟踪队列中对应的基准框。 将所述目标队列中的非匹配框添加到跟踪队列中。 以上所述目标可以为人体。 第二实施例 图2为本专利技术实施例提供的目标跟踪方法流程图。如图2所示 步骤200接收采集图像。 步骤201从当前帧采集图像中检测出各目标对象。 本实施例中，所述目标对象为融合前的目标队列中的检测框。 步骤202检测当前跟踪队列是否为空，如果是，则执行步骤203，否则执行步骤204。 步骤203将步骤201检测出的目标队列融合，将融合后的目标队列作为跟踪队列，返回步骤200。 步骤204计算跟踪队列中各基准框与目标队列中各检测框的匹配度。 本步骤可以包括 步骤2041计算基准框与检测框的直方图匹配度和尺度位置匹配度。 其中，所述计算基准框与检测框的尺度位置匹配度可以采用以下方式实现 计算基准框与检测框的中心距离，将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括：从当前帧采集图像中检测出各目标对象；用各跟踪对象与检测出的各目标对象一一匹配，将与跟踪对象匹配的目标对象作为该跟踪对象的跟踪结果。

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括从当前帧采集图像中检测出各目标对象；用各跟踪对象与检测出的各目标对象一一匹配，将与跟踪对象匹配的目标对象作为该跟踪对象的跟踪结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象为融合前的目标队列中的检测框，所述跟踪对象为跟踪队列中的基准框，所述用各跟踪对象与检测出的各目标对象一一匹配包括计算跟踪队列中各基准框与目标队列中各检测框的匹配度；在目标队列中为每个基准框选择出匹配框组，所述匹配框组为与该基准框的匹配度高于预先设定的第一阈值、同属于一个目标且与该基准框匹配度之和最大的一组检测框；在目标队列中，将每个基准框的匹配框组融合为该基准框的匹配框，将所述匹配框作为该基准框的跟踪结果，删除所有与匹配框相交叠的检测框，将所述目标队列中除匹配框以外的检测框融合为非匹配框。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述为基准框选择出匹配框组包括为基准框选择出与该基准框匹配度大于预先设定的第一阈值的检测框；在选择出的检测框中，将同属于一个目标的检测框分为一组；在分组后的检测框中，选择与所述基准框匹配度之和最大的一组检测框作为所述基准框的匹配框组。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将基准框的匹配框组融合为该基准框的匹配框包括在基准框的匹配框组中，对所有检测框的位置进行加权平均，每个检测框的权值为该检测框与所述基准框的匹配度，将加权平均后的位置作为所述基准框的匹配框；用所述匹配框替换所述匹配框组。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象为融合后的目标队列中的检测框，所述跟踪对象为跟踪队列中的基准框，所述用检测出的目标队列匹配跟踪队列包括计算跟踪队列中各基准框与目标队列中各检测框的匹配度；在目标队列中为每个基准框选择出匹配框，将所述匹配框作为该基准框的跟踪结果，所述匹配框为目标队列中与该基准框的匹配度最大，且所述匹配度高于预先设定的第二阈值的检测框，将目标队列中除匹配框以外的检测框作为非匹配框。6.根据权利要求2～5任一所述的方法，其特征在于，所述计算基准框与检测框的匹配度包括计算基准框与检测框的直方图匹配度和尺度位置匹配度；将所述直方图匹配度乘以所述尺度位置匹配度作为所述基准框与所述检测框的匹配度。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算基准框与检测框的尺度位置匹配度包括计算基准框与检测框的中心距离，将所述中心距离除以两框宽度和之后作平方运算，将平方运算后结果的相反数加权，将加权后得到的数值作为第一指数；在所述基准框与所述检测框的宽度中，取小值作为被除数取大值作为除数作相除运算，将得到的商减一后作平方运算，将平方运算后结果的相反数加权，将加权后得到的数值作为第二指数；以欧拉常数e为底数，分别以第一指数和第二指数为指数求幂，将得到的两个幂值的乘积作为所述基准框与所述检测框的尺度位置匹配度。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算基准框与检测框的直方图匹配度包括将检测框的直方图按照与所述检测框中心的距离成反比加权；计算所述基准框直方图与所述检测框加权后直方图的匹配度，将所述匹配度作为所述基准框与所述检测框的直方图匹配度。9.根据权利要求2～5任一所述的方法，其特征在于，在所述用各跟踪对象与检测出的各目标对象一一匹配之后，进一步包括根据匹配结果更新跟踪队列。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据匹配结果更新跟踪队列包括用目标队列中的匹配框替换跟踪队列中对应的基准框；将所述目标队列中的非匹配框添加到跟踪队列中。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，在将所述目标队列中的非匹配框添加到跟踪队列中之后，进一步包括记录跟踪队列中每个该基准框的已匹配次数和未匹配次数；如果基准框的匹配次数大于预先设定的第三阈值，则将所述该基准框作为真实目标；如果基准框的未匹配次数大于预先设定的第四阈值，则将所述基准框从跟踪队列中删除。12.一种目标跟踪装置，其特征在于，该装置包括检测模块、匹配模块、跟踪模块和跟踪存储模块；所述检测模块用于从当前帧采集图像中检测出各目标对象，将检测到的目标对象发送至匹配模块；所述匹配模块用于接收来自检测模块的目标对象和来自跟踪存储模块的跟踪对象，用接收到的各跟踪对象与接收到的各目标对象一一匹配，将与所述跟踪对象匹配的目标对象作为跟踪结果；所述跟踪存储模块用于存储跟踪对象，将跟踪对象发送至匹配模块。13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述匹配模块包括计算模块、第一选择模块和融合模块；所述计算模块用于接收来自检测模块的目标队列和来自跟踪存储模块的跟踪队列，计算所述跟踪队列中各基准框与所述目标队列中各检测框的匹配度，将接收到的目标队列、跟踪队列以及计算出的匹配度发送至第一选择模块，所述每个检测框代表一个目标对象，所述每个基准框代表一个跟踪对象；所述第一选择模块用于接收来自计算模块的目标队列、跟踪队列和匹配度，在所述目标队列中，为所述跟踪队列中的每个基准框选择出匹配框组，所述匹配框组为与该基准框的匹配度高于预先设定的第一阈值、同属于一个目标且与该基准框匹配度之和最大的一组检测框，将选择结果、接收到的目...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓亚峰，黄英，
申请(专利权)人：北京中星微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]