一种基于多人物移动快速跟踪的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多人物移动快速跟踪的方法及系统，包括以下步骤：建立一识别模型，将采集到的图像输入到识别模型中；通过识别模型输出人体区域坐标、人体识别可信度、人脸区域坐标、人体区域图像以及人脸区域图像；将识别模型输出的人脸区域图像与储存模块中的人脸区域图像进行识别对比；若不匹配，则对储存模块进行更新，并根据更新后的储存模块，对显示模块进行同步更新；若匹配，则根据识别模型输出的人体识别可信度、人体区域图像进行差异判断，并根据差异判断结果对储存模块进行更新，并根据更新后的储存模块，对显示模块进行同步更新。本发明专利技术用于解决现有技术在进行多目标跟踪时，运算时间长以及存在ID重复和浪费的技术问题。的技术问题。的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多人物移动快速跟踪的方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于多人物移动快速跟踪的方法及系统。

技术介绍

[0002]目标跟踪最常用的方法是特征值的跟踪，但是人物移动的时候，会出现人物被遮挡的情形，此时会形成差异明显的目标特征值。针对此种情况，现有技术会加入新的ID进行管理，从而造成ID重复和浪费，同时还会导致旧有ID目标跟踪丢失。
[0003]形成差异明显的目标特征值主要包括以下几种情况：
[0004](1)当人物衣服弄脏，会形成差异明显的目标特征值；
[0005](2)在进行人物跟踪的时候，由于人存在运动，或者在视频范围外，进行衣着的更新，会形成差异明显的目标特征值；
[0006](3)当人的肢体运动过大，于是特征值计算区域比较大，过多背景被纳入特征值计算，会形成差异明显的目标特征值。
[0007]另外除了上述几种情况会加入新的ID进行管理，当目标长时间消失在视频区域后，目标跟踪会根据时长进行特征值丢失，当目标重新进入视频区域之后，也会按照新的特征值ID跟踪，从而造成ID重复和浪费的情况。
[0008]现有技术除了存在ID重复和浪费的问题外，还由于其是利用特征值进行更新，而人体区域图像比较大，因此现有技术在进行更新时，需要进行图像的缩放后，再进行特征值计算比较，使得运算时间较长，不利于快速跟踪。
[0009]综上所述，目前特征值多目标跟踪，运算时间与视频范围内人的数量成正比，同时人体图像的大小直接决定了特征值计算的复杂度，而且人的自由动作和外部场景的交换，单纯使用特征值进行判断，会带来重复ID的存储浪费，在消耗资源的同时，也不利于跟踪精度的提高。

技术实现思路

[0010]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种基于多人物移动快速跟踪的方法及系统，用于解决现有技术在进行多目标跟踪时，运算时间长以及存在ID重复和浪费的技术问题，从而达到既减少了运算时间，同时也提高了跟踪精度的目的。
[0011]为解决上述问题，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0012]一种基于多人物移动快速跟踪的方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0013]建立一识别模型，将采集到的图像输入到所述识别模型中；
[0014]通过所述识别模型输出人体区域坐标、人体识别可信度、人脸区域坐标、人体区域图像以及人脸区域图像；
[0015]将所述识别模型输出的人脸区域图像与储存模块中的人脸区域图像进行识别对比；
[0016]若不匹配，则对所述储存模块进行更新，并根据更新后的储存模块，对显示模块进行同步更新；
[0017]若匹配，则根据所述识别模型输出的人体识别可信度、人体区域图像进行差异判断，并根据差异判断结果对所述储存模块进行更新，并根据更新后的储存模块，对所述显示模块进行同步更新。
[0018]作为本专利技术优选的实施方式，在识别不匹配，对所述储存模块进行更新时，包括：
[0019]根据所述识别模型输出的人脸区域图像得到人脸区域特征值；
[0020]根据所述识别模型输出的人体区域图像得到人体区域特征值；
[0021]将所述识别模型输出的人体区域坐标、人体识别可信度、人脸区域坐标以及所述人脸区域特征值、所述人体区域特征值加入到所述储存模块中，完成所述储存模块的更新。
[0022]作为本专利技术优选的实施方式，在识别匹配，根据所述识别模型输出的人体识别可信度进行差异判断时，包括：
[0023]获取所述识别模型输出的人体识别可信度与所述储存模块中的人体识别可信度之间的可信度差值，并判断所述可信度差值是否超过阈值；
[0024]若超过，则认为人体存在大面积遮挡，并对所述储存模块进行更新；
[0025]若未超过，则根据所述识别模型输出的人体区域图像进行差异判断。
[0026]作为本专利技术优选的实施方式，在认为人体存在大面积遮挡，并对所述储存模块进行更新时，包括：
[0027]根据所述识别模型输出的人体区域坐标和人体识别可信度对所述储存模块中的人体区域坐标和人体识别可信度进行更新。
[0028]作为本专利技术优选的实施方式，在根据所述识别模型输出的人体区域图像进行差异判断时，包括：
[0029]获取所述识别模型输出的人体区域图像与所述储存模块中的人体区域图像的IoU，并判断所述IoU是否低于阈值；
[0030]若低于阈值，则认为人体肢体动作较大，并对所述储存模块进行更新；
[0031]若未低于阈值，则根据所述识别模型输出的人体区域图像得到人体区域特征值，根据所述人体区域特征值进行差异判断，并根据差异判断结果对所述储存模块进行更新。
[0032]作为本专利技术优选的实施方式，在认为人体肢体动作较大，并对所述储存模块进行更新时，包括：
[0033]根据所述识别模型输出的人体区域坐标和人体识别可信度对所述储存模块中的人体区域坐标和人体识别可信度进行更新。
[0034]作为本专利技术优选的实施方式，在根据所述人体区域特征值进行差异判断时，包括：
[0035]获取所述人体区域特征值与所述储存模块中的人体区域特征值的人体特征差值，并判断所述人体特征差值是否超过阈值。
[0036]作为本专利技术优选的实施方式，在根据差异判断结果对所述储存模块进行更新时，包括：
[0037]若所述人体特征差值超过阈值，则认为人体衣着存在更新，并根据所述人体区域特征值以及所述识别模型输出的人体区域坐标和人体识别可信度对所述储存模块中的人体区域特征值、人体区域坐标以及人体识别可信度进行更新。
[0038]作为本专利技术优选的实施方式，在根据差异判断结果对所述储存模块进行更新时，包括：
[0039]若所述人体特征差值未超过阈值，则认为人体在正常运动，并根据所述人体区域特征值以及所述识别模型输出的人体区域坐标和人体识别可信度对所述储存模块中的人体区域特征值、人体区域坐标以及人体识别可信度进行更新。
[0040]一种基于多人物移动快速跟踪的系统，包括：
[0041]识别单元：用于建立一识别模型，将采集到的图像输入到所述识别模型中；通过所述识别模型输出人体区域坐标、人体识别可信度、人脸区域坐标、人体区域图像以及人脸区域图像；
[0042]对比单元：用于将所述识别模型输出的人脸区域图像与储存模块中的人脸区域图像进行识别对比；
[0043]差异判断单元：用于识别对比匹配时，根据所述识别模型输出的人体识别可信度、人体区域图像进行差异判断；
[0044]更新单元：用于识别对比不匹配时，对所述储存模块进行更新，以及根据差异判断结果对所述储存模块进行更新，并根据更新后的储存模块，对所述显示模块进行同步更新。
[0045]相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：
[0046](1)现有技术通过特征值进行识别，因此存在运算时间较长的技术问题，而本专利技术通过引入可信度的比较进行识别从而有效地减少匹配时间；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多人物移动快速跟踪的方法，其特征在于，包括以下步骤：建立一识别模型，将采集到的图像输入到所述识别模型中；通过所述识别模型输出人体区域坐标、人体识别可信度、人脸区域坐标、人体区域图像以及人脸区域图像；将所述识别模型输出的人脸区域图像与储存模块中的人脸区域图像进行识别对比；若不匹配，则对所述储存模块进行更新，并根据更新后的储存模块，对显示模块进行同步更新；若匹配，则根据所述识别模型输出的人体识别可信度、人体区域图像进行差异判断，并根据差异判断结果对所述储存模块进行更新，并根据更新后的储存模块，对所述显示模块进行同步更新。2.根据权利要求1所述的基于多人物移动快速跟踪的方法，其特征在于，在识别不匹配，对所述储存模块进行更新时，包括：根据所述识别模型输出的人脸区域图像得到人脸区域特征值；根据所述识别模型输出的人体区域图像得到人体区域特征值；将所述识别模型输出的人体区域坐标、人体识别可信度、人脸区域坐标以及所述人脸区域特征值、所述人体区域特征值加入到所述储存模块中，完成所述储存模块的更新。3.根据权利要求1所述的基于多人物移动快速跟踪的方法，其特征在于，在识别匹配，根据所述识别模型输出的人体识别可信度进行差异判断时，包括：获取所述识别模型输出的人体识别可信度与所述储存模块中的人体识别可信度之间的可信度差值，并判断所述可信度差值是否超过阈值；若超过，则认为人体存在大面积遮挡，并对所述储存模块进行更新；若未超过，则根据所述识别模型输出的人体区域图像进行差异判断。4.根据权利要求3所述的基于多人物移动快速跟踪的方法，其特征在于，在认为人体存在大面积遮挡，并对所述储存模块进行更新时，包括：根据所述识别模型输出的人体区域坐标和人体识别可信度对所述储存模块中的人体区域坐标和人体识别可信度进行更新。5.根据权利要求3所述的基于多人物移动快速跟踪的方法，其特征在于，在根据所述识别模型输出的人体区域图像进行差异判断时，包括：获取所述识别模型输出的人体区域图像与所述储存模块中的人体区域图像的IoU，并判断所述IoU是否低于阈值；若低于阈值，则认为人体肢体动作较大，并对所述储存模块进行更新；若未...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾金生，李明峰，
申请(专利权)人：珠海六点智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：