一种目标跟踪方法、电子设备及存储介质技术

本申请公开了一种目标跟踪方法、电子设备及存储介质，能够提高待跟踪对象在视频帧中非连续性出现时，对该待跟踪对象进行跟踪的可靠性。其中，目标跟踪方法包括：获取目标视频帧；基于目标视频帧获得待跟踪对象的目标特征以及待跟踪对象的目标位置；将目标特征与预先存储的M个缓存队列中各缓存队列包括的N个已跟踪对象特征进行相似度计算，获得待跟踪对象与各已跟踪对象的相似度，已跟踪对象特征为已跟踪对象的特征，M个缓存队列中各缓存队列与已跟踪对象的身份标识一一对应，N为不小于1的正整数；若待跟踪对象与目标已跟踪对象的相似度超过预设相似度阈值，将待跟踪对象的目标位置与目标已跟踪对象的身份标识绑定。与目标已跟踪对象的身份标识绑定。与目标已跟踪对象的身份标识绑定。

【技术实现步骤摘要】
一种目标跟踪方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及视频监控
，尤其涉及一种目标跟踪方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机视觉技术的发展，视觉目标跟踪被广泛地应用在视频监控领域，目的在于在连续的视频序列中，确定所要跟踪目标的位置，从而得到跟踪目标完整的运动轨迹。
[0003]在现有技术下，往往是利用相邻视频帧的关联性来实现跟踪对象的目标跟踪。但是在人群密集场所，跟踪目标容易被遮挡，例如，在第一视频帧中存在跟踪目标，第二视频帧跟踪目标消失，第三视频帧中上述跟踪目标又再次出现，那么基于现有技术中的目标跟踪方式就无法利用第二视频帧与第三视频帧的关联性对再次出现的跟踪目标进行跟踪。也就是说，当同一跟踪目标在非连续视频帧中反复出现时，无法实现可靠跟踪。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种目标跟踪方法、电子设备及存储介质，能够提高待跟踪对象在视频帧中非连续性出现时，对该待跟踪对象进行跟踪的可靠性。
[0005]第一方面，本申请实施例公开了一种目标跟踪的方法，所述方法包括：
[0006]获取目标视频帧；
[0007]基于目标视频帧获得待跟踪对象的目标特征以及待跟踪对象的目标位置；
[0008]将目标特征与预先存储的M个缓存队列中各缓存队列包括的N个已跟踪对象特征进行相似度计算，获得待跟踪对象与各已跟踪对象的相似度，已跟踪对象特征为已跟踪对象的特征，M个缓存队列中各缓存队列与已跟踪对象的身份标识一一对应，N为不小于1的正整数；
[0009]若待跟踪对象与目标已跟踪对象的相似度超过预设相似度阈值，将待跟踪对象的目标位置与目标已跟踪对象的身份标识绑定。
[0010]本申请实施例中，缓存队列可以认为是已跟踪对象对应的已跟踪对象特征所形成的缓存队列，若目标视频帧中存在某一待跟踪对象时，可以获得该待跟踪对象的目标特征以及目标位置，然后将基于目标特征判断该待跟踪对象是否为历史上的某一已跟踪对象，若为历史上的已跟踪对象，那么将历史上已跟踪对象的身份标识与当前待跟踪对象在目标视频帧中所在的目标位置进行绑定，即在目标视频帧中实现对待跟踪对象进行跟踪。与现有技术中相比，即使目标视频帧中的待跟踪对象，在上一视频帧中未出现，但是只有要历史上任一视频帧中出现过，便可以实现可靠的目标跟踪。
[0011]可选的，将目标特征与预先存储的M个缓存队列中各缓存队列包括的N个已跟踪对象特征进行相似度计算，获得待跟踪对象与各已跟踪对象的相似度包括：
[0012]计算目标特征与M个缓存队列中第i个缓存队列内第n个已跟踪对象特征T
(i,n)
的相似度S
(i,n)
，i为不超过M的正整数,n为不超过N的正整数；
[0013]确定相似度S
(i,n)
对应的权重值Q
(i,n)
，T
(i,n)
来自于第j帧视频帧X
j
，n与j正相关，Q
(i,n)
与n正相关，j为不小于n的正整数，同一缓存队列内各个权重值Q
(i,n)
相加之和为1；
[0014]根据相似度S
(i,n)
以及对应的权重值Q
(i,n)
，确定待跟踪对象与第i个已跟踪对象的相似度。
[0015]本申请实施例中，由于目标跟踪是一个持续性的过程，在这个过程中，不同帧序对应的视频帧中所提取到的同一待跟踪对象的特征可能会发生一些细微变化，而不同视频帧之间帧序越接近，则可以认为从中所提取到的同一待跟踪对象的特征之间越接近，即同一待跟踪对象的特征之间相似程度越高。因此，在计算判断待跟踪对象与历史上的已跟踪对象是否为同一对象时，可以计算分别计算待跟踪对象的目标特征与已跟踪对象的已跟踪对象特征之间的相似度，并且根据已跟踪对象特征所对应的帧序与当前目标特征所对应的帧序之间的接近程度，为上述相似度设置不同的权重值，即已跟踪对象特征所对应的帧序与当前目标特征所对应的目标视频帧帧序之间越接近，则两者相似度对应的权重越高；反之，已跟踪对象特征所对应的帧序与当前目标特征所对应的目标视频帧帧序之间的间隔越远，则两者相似度对应的权重值越小，也就是说，以与目标视频帧帧序最为接近的历史视频帧中所提取到的已跟踪对象特征与目标特征之间的相似度，来作为判断当前待跟踪对象是否为历史上已跟踪对象的主要依据，从而可以提高判断的准确性。
[0016]可选的，待跟踪对象特征与第i个已跟踪对象的相似度基于如下计算公式获得：
[0017]S
i
＝Q
(i,n)
×
S
(i,n)
[0018]S
i
表示待跟踪对象与第i个已跟踪对象的相似度；
[0019]Q
(i,n)
表示目标特征与第i个缓存队列中第n个已跟踪对象特征的相似度S
(i,n)
对应的权重值；
[0020]S
(i,n)
表示目标特征与第i个缓存队列中第n个已跟踪对象特征对应的相似度。
[0021]本申请实施例中，基于已获得的待跟踪对象特征与已跟踪对象特征间的相似度，以及该相似度对应的权重值，可通过上述加权计算公式得出待跟踪对象特征与已跟踪对象之间的相似度，以便于作为后续待跟踪对象是否为历史上某一已跟踪对象的判断依据。
[0022]可选的，M个缓存队列中各缓存队列包括人脸特征子队列以及人体特征子队列；人脸特征子队列包括A个已跟踪对象人脸特征，人体特征子队列包括B个已跟踪对象人体特征，A、B均为不小于1的正整数，计算目标特征与M个缓存队列中第i个缓存队列内第n个已跟踪对象特征T
(i,n)
的相似度S
(i,n)
包括；
[0023]当目标特征为人脸特征时，计算目标特征与第i个人脸特征子队列中包括的第n个已跟踪对象人脸特征的相似度S
(i,n)
；
[0024]当目标特征为人体特征时，计算目标特征与第i个人体特征子队列中包括的第n个已跟踪对象人体特征的相似度S
(i,n)
。
[0025]本申请实施例中，各缓存队列被配置有人脸特征子队列以及人体特征子队列，该人脸子队列用于存储人脸特征，人体子队列用于存储人体特征。由于从视频帧中提取的目标特征可以为人脸特征，也可以为人体特征，因此，可以先判断目标视频帧所采集目标特征是人脸特征还是人体特征，在确定该目标特征的具体类型之后，计算该目标特征与目标缓存队列中包括的人脸\人体特征子队列中各人脸\人体特征的相似度，为后期的目标跟踪提供依据，也就是说，无论当前提取的目标特征是何类型，均可作为后续目标跟踪的依据。
[0026]可选的，若待跟踪对象与目标已跟踪对象的相似度超过预设相似度阈值，将待跟踪对象的目标位置与目标已跟踪对象的身份标识绑定之后，所述方法还包括：
[0027]将目标特征作为目标本文档来自技高网...

【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，所述方法包括：获取目标视频帧；基于所述目标视频帧获得待跟踪对象的目标特征以及所述待跟踪对象的目标位置；将所述目标特征与预先存储的M个缓存队列中各缓存队列包括的N个已跟踪对象特征进行相似度计算，获得所述待跟踪对象与各已跟踪对象的相似度，已跟踪对象特征为已跟踪对象的特征，所述M个缓存队列中各缓存队列与已跟踪对象的身份标识一一对应，M、N为不小于1的正整数；若所述待跟踪对象与目标已跟踪对象的相似度超过预设相似度阈值，将所述待跟踪对象的目标位置与所述目标已跟踪对象的身份标识绑定。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标特征与预先存储的M个缓存队列中各缓存队列包括的N个已跟踪对象特征进行相似度计算，获得所述待跟踪对象与各已跟踪对象的相似度包括：计算所述目标特征与所述M个缓存队列中第i个缓存队列内第n个已跟踪对象特征T
(i,n)
的相似度S
(i,n)
，i为不超过M的正整数，n为不超过N的正整数；确定所述相似度S
(i,n)
对应的权重值Q
(i,n)
，所述T
(i,n)
来自于第j帧视频帧X
j
，n与j正相关，Q
(i,n)
与n正相关，j为不小于n的正整数，同一缓存队列内各个权重值Q
(i,n)
相加之和为1；根据所述相似度S
(i,n)
以及对应的权重值Q
(i,n)
，确定所述待跟踪对象与第i个已跟踪对象的相似度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待跟踪对象与第i个已跟踪对象的相似度基于如下计算公式获得：S
i
＝Q
(i,n)
×
S
(i,n)
所述S
i
表示所述待跟踪对象与第i个已跟踪对象的相似度；所述Q
(i,n)
表示所述目标特征与所述第i个缓存队列中第n个已跟踪对象特征的相似度S
(i,n)
对应的权重值；所述S
(i,n)
表示所述目标特征与所述第i个缓存队列中第n个所述已跟踪对象特征对应的相似度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述M个缓存队列中各缓存队列包括人脸特征子队列以及人体特征子队列；所述人脸特征子队列包括A个已跟踪对象人脸特征，所述人体特征子队列包括B个已跟踪对象人体特征，A、B均为不小于1的正整数，计算所述目标特征与所述M个缓存队列中第i个缓存队列内第n个已跟踪对象特征T
(...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈松平，郑宜海，胡文颖，王峰，章照中，
申请(专利权)人：南昌航空大学中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：