一种数据处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种数据处理方法、装置及设备，包括：第一图像未检测到目标对象的情况下，在所述第一图像中确定第一区域；所述第一图像为对当前场景进行图像采集得到的图像；所述第一区域为所述目标对象的交互对象在所述第一图像中所占的区域；至少调用区域估计模型对所述第一区域进行估计处理，得到目标搜索区域，以在所述目标搜索区域对所述目标对象进行重搜索。该方案提高了确定的目标搜索区域的准确度，进一步提高了目标对象跟丢后，重搜索的成功率。功率。功率。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及目标跟踪
，涉及但不限于一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术的不断发展，在各领域得到广泛应用。基于图像处理技术的目标跟踪也得到了广泛关注。
[0003]在对目标对象的跟踪过程中，往往由于目标对象的移动或者转身等影响，可能导致目标对象跟丢，从而需要进行重搜索。
[0004]对于目标对象跟丢后的重搜索，相关技术中一般是以目标对象上一时刻(跟丢前)的位置为中心，建立一个固定阈值的搜索框，将该搜索框作为重新搜索的搜索区域，在该搜索区域对目标对象进行重搜索。
[0005]实际中，由于目标对象在跟丢后可能发生移动，通过固定的阈值确定的搜索区域在进行重搜索时，搜索失败的概率较大。

技术实现思路

[0006]本申请提供一种数据处理方法及装置、设备、存储介质，该方案提高了目标对象跟丢后得到的目标搜索区域的准确度，进一步提高了重搜索的成功率。
[0007]本申请的技术方案是这样实现的：
[0008]第一方面，本申请提供了一种数据处理方法，所述方法包括：
[0009]在第一图像未检测到目标对象的情况下，在所述第一图像中确定第一区域；所述第一图像为对当前场景进行图像采集得到的图像；所述第一区域为所述目标对象的交互对象在所述第一图像中所占的区域；
[0010]调用区域估计模型至少对所述第一区域进行估计处理，得到目标搜索区域，以在所述目标搜索区域对所述目标对象进行重搜索。
[0011]第二方面，本申请提供了一种数据处理装置，所述装置包括：
[0012]确定单元，用于在第一图像未检测到目标对象的情况下，在所述第一图像中确定第一区域；所述第一图像为对当前场景进行图像采集得到的图像；所述第一区域为所述目标对象的交互对象在所述第一图像中所占的区域；
[0013]估计单元，用于调用区域估计模型至少对所述第一区域进行估计处理，得到目标搜索区域，以在所述目标搜索区域对所述目标对象进行重搜索。
[0014]第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述数据处理方法。
[0015]第四方面，本申请还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述数据处理方法。
[0016]本申请所提供的数据处理方法、装置、设备及存储介质，包括：在第一图像未检测到目标对象的情况下，在所述第一图像中确定第一区域；所述第一图像为对当前场景进行图像采集得到的图像；所述第一区域为所述目标对象的交互对象在所述第一图像中所占的区域；调用区域估计模型至少对所述第一区域进行估计处理，得到目标搜索区域，以在所述目标搜索区域对所述目标对象进行重搜索。
[0017]对于本申请的方案，若第一图像未检测到目标对象，即目标对象跟丢，先确定目标对象的交互对象在第一图像中所占的第一区域，调用区域估计模型对第一区域进行估计处理得到目标搜索区域。可以看出：首先，在确定目标搜索区域时，考虑了目标对象的交互对象对搜索区域的影响，提高了搜索区域的准确性，提高了搜索的成功率；且目标搜索区域是通过区域估计模型自动生成，自动化程度及适应性也更高。
附图说明
[0018]图1为本申请实施例提供的数据处理系统的一种可选的流程示意图；
[0019]图2为本申请实施例提供的数据处理方法第一种可选的流程示意图；
[0020]图3为本申请实施例提供的数据处理方法第二种可选的流程示意图；
[0021]图4为本申请实施例提供的数据处理方法第三种可选的流程示意图；
[0022]图5为本申请实施例提供的数据处理方法第四种可选的流程示意图；
[0023]图6为本申请实施例提供的数据处理方法第五种可选的流程示意图；
[0024]图7为本申请实施例提供的数据处理方法第六种可选的流程示意图；
[0025]图8为本申请实施例提供的分割过程的一种可选的场景示意图；
[0026]图9为本申请实施例提供的图像分割算法的一种可选的结构示意图；
[0027]图10为本申请实施例提供的行为检测结果的一种可选的流程示意图；
[0028]图11为本申请实施例提供的行为检测算法的一种可选的结构示意图；
[0029]图12为本申请实施例提供的搜索区域估计模型的一种可选的结构示意图；
[0030]图13为本申请实施例提供的数据处理装置的一种可选的结构示意图；
[0031]图14为本申请实施例提供的电子设备的一种可选的结构示意图。
具体实施方式
[0032]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对申请的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
[0033]在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
[0034]在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅是为例区别不同的对象，不代表针对对象的特定排序，不具有先后顺序的限定。可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
[0035]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的
技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
[0036]本申请实施例提供了数据处理方法及装置、设备和存储介质。实际应用中，数据处理方法可由数据处理装置实现，数据处理装置中的各功能实体可以由电子设备(如终端设备)的硬件资源，如处理器等计算资源、通信资源(如用于支持实现光缆、蜂窝等各种方式通信)协同实现。
[0037]本申请实施例提供的数据处理方法应用于数据处理系统。数据处理系统包括图像采集端与数据处理端。图像采集端与数据处理端可以进行数据交互。其中：
[0038]图像采集端用于采集当前场景的图像。
[0039]数据处理端用于执行本申请实施例提供的数据处理方法，即基于图像采集端采集的图像对目标对象进行跟踪。
[0040]需要说明的是，图像采集端与数据处理端可以分别独立部署于不同的电子设备上；或者，图像采集端与数据处理端也可以集成于同一电子设备上。
[0041]在一示例中，如图1所示，数据处理系统10可以包括：摄像头101和处理器102。
[0042]其中，摄像头101用于：对当前场景进行采集得到第一图像。
[0043]本申请实施例对摄像头101的具体类型不作限定，可以根据实际情况进行配置。例如，摄像头101可以包括：枪本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：在第一图像未检测到目标对象的情况下，在所述第一图像中确定第一区域；所述第一图像为对当前场景进行图像采集得到的图像；所述第一区域为所述目标对象的交互对象在所述第一图像中所占的区域；至少调用区域估计模型对所述第一区域进行估计处理，得到目标搜索区域，以在所述目标搜索区域对所述目标对象进行重搜索。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述第一图像中确定第一区域，包括：采用图像分割算法对所述第一图像进行对象分割，得到至少两个对象的位置区域；在所述至少两个对象的位置区域中，识别出所述交互对象的位置区域；将所述交互对象的位置区域确定为所述第一区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少调用区域估计模型对所述第一区域进行估计处理，得到目标搜索区域，包括：调用第一神经网络对表征所述第一区域的第一区域特征进行估计处理得到初始区域特征；所述第一神经网络用于估计所述目标对象的初始区域；获得影响所述目标搜索区域的辅助特征；所述辅助特征包括下述至少一项：所述目标对象的预测行为特征、所述交互对象的类别特征；所述预测行为特征用于表征的所述目标对象在下一时刻的预测行为；所述交互对象的类别特征用于表征所述交互对象对应的类别；将所述初始区域特征与所述辅助特征进行拼接后得到第二区域特征；将所述第二区域特征通过解码器解码后得到所述目标搜索区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述初始区域特征与所述辅助特征进行拼接后得到第二区域特征，包括：将所述初始区域特征与所述预测行为特征进行拼接后，得到所述第二区域特征；或者，将所述初始区域特征与所述交互对象的类别特征进行拼接后，得到所述第二区域特征；或者，将所述预测行为特征与所述交互对象的类别特征进行融合后，再与所述初始区域特征进行拼接，得到所述第二区域特征。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述辅助特征包括所述交互对象的类别特征的情况下，所述获得影响所述目标搜索区域的辅助特征，包括：采用图像分割算法对所述第一图像进行对象分割，得到至少两...

【专利技术属性】
技术研发人员：周叶江，庄光庭，
申请(专利权)人：阿维塔科技重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：