一种视频目标识别追踪方法、系统、计算机及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种视频目标识别追踪方法、系统、计算机及存储介质，方法包括：获取第一环境图像，于第一环境图像中对行人进行检测框标识；通过检测框的位置信息及变量信息进行位置预估，以获取若干个初选预测框；基于初选预测框与检测框之间的马氏距离，自若干个初选预测框中选定若干个次选预测框；获取第二环境图像，将若干个次选预测框标识于第二环境图像上，通过检测框与次选预测框之间的余弦距离，自若干个次选预测框中选定终选预测框，以完成视频目标识别追踪。通过判断次选预测框与检测框内信息的关联性，达到与目标的部分区域匹配的目的，避免因部分被遮挡导致识别追踪准确性降低，提升了视频目标检测识别的准确性及目标追踪的稳定性。追踪的稳定性。追踪的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种视频目标识别追踪方法、系统、计算机及存储介质


[0001]本申请涉及图像识别
，特别是涉及一种视频目标识别追踪方法、系统、计算机及存储介质。

技术介绍

[0002]面向智能化的交通视频监控、自动化驾驶等领域，道路中的目标一直是研究的热点方向。行人作为道路交通中的主要运动主体之一，同时作为交通工具的主要服务对象，对以行人为目标的追踪是研究的重中之重。
[0003]在科技迅速发展的时代，计算机视觉技术也得到了极大进步，实现了对以行人为目标的追踪。即通过于视频的当前帧中对行人进行标识，并于延续帧中再次识别该行人，以完成该行人的行动轨迹预测。
[0004]但道路上的行人较多，且图像容易受到光照和环境的影响，其不可避免的会使目标某些部分被遮挡，进而导致在延续帧中难以对行人进行准确的再次识别，影响视频目标检测识别的精度及目标追踪的稳定性。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种视频目标识别追踪方法、系统、计算机及存储介质，以解决现有技术中以行人为目标进行检测追踪，因目标某些部分被遮挡的导致识别追踪的结果不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频目标识别追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一环境图像，于所述第一环境图像中对行人进行检测框标识；通过所述检测框的位置信息及变量信息进行位置预估，以获取若干个初选预测框；基于所述初选预测框与所述检测框之间的马氏距离，自若干个所述初选预测框中选定若干个次选预测框；获取第二环境图像，将若干个所述次选预测框标识于所述第二环境图像上，通过所述检测框与所述次选预测框之间的余弦距离，自若干个所述次选预测框中选定终选预测框，以完成识别追踪。2.根据权利要求1所述的视频目标识别追踪方法，其特征在于，所述于所述第一环境图像中对行人进行检测框标识的步骤包括：对所述第一环境图像进行预处理，以获取标定尺寸的输入图像；将所述输入图像作为输入值输入特征提取网络模型，以获取所述第一环境图像中行人的中心点；对所述中心点进行尺寸回归，以完成检测框标识。3.根据权利要求1所述的视频目标识别追踪方法，其特征在于，所述初选预测框的表达式为：，其中，表示初选预测框，表示初选预测框的中心点的横坐标值，表示初选预测框的中心点的纵坐标值，表示初选预测框的宽高比，表示初选预测框的高度；且、、、，其中，表示检测框的中心点的横坐标值，表示检测框的中心点的纵坐标值，表示检测框的宽高比，表示检测框的高度，表示检测框到初选预测框的变化时间，、、、分别表示、、、的向量变化速度。4.根据权利要求1所述的视频目标识别追踪方法，其特征在于，所述基于所述初选预测框与所述检测框之间的马氏距离，自若干个所述初选预测框中选定若干个次选预测框的步骤包括：分别计算若干个所述初选预测框与所述检测框之间的马氏距离，以获取若干个基准值；判断所述基准值是否小于第一距离阈值；若所述基准值小于所述第一距离阈值，则将与小于所述第一距离阈值的基准值对应的所述初选预测框选定为次选预测框。5.根据权利要求4所述的视频目标识别追踪方法，其特征在于，所述基准值的计算公式为：
，其中，表示基准...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊飞燕，吕莉，陈谣，栾辉，樊棠怀，侯家振，
申请(专利权)人：南昌工程学院，
类型：发明
国别省市：