一种多镜头追踪方法、系统及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种多镜头追踪方法、系统及装置，涉及监控领域，解决目前仅有离线形式的跨境头多目标追踪技术的问题。本申请中，通过在不同监控视频之间传输目标对象的ID信息和特征向量，并进行匹配和优化，可以实现对目标对象的连续追踪，从而在目标消失时确定下一目标监控视频，并继续进行追踪，该系统能够实现对目标对象的实时追踪，提高了跟踪的准确性和效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种多镜头追踪方法、系统及装置


[0001]本申请涉及监控领域，特别涉及一种多镜头追踪方法、系统及装置。

技术介绍

[0002]目前，目标追踪系统可以分为单目标追踪和多目标追踪两个子类。单目标追踪主要处理特定目标或简单场景下的追踪问题，而多目标追踪则更关注普通场景中多个目标的追踪。在实时追踪技术方面，单镜头多目标实时追踪比较成熟，但对于跨境头多目标实时追踪技术而言，由于需要同时使用多个镜头进行目标分析和特征比对，过程比较复杂，目前尚未出现成熟的技术。此外，目前仅有离线形式的跨境头多目标追踪技术，因此在跟踪反馈时也无法及时获取目标位置信息。

技术实现思路

[0003]本申请的目的是提供一种多镜头追踪方法、系统及装置，通过在不同监控视频之间传输目标对象的ID信息和特征向量，并进行匹配和优化，可以实现对目标对象的连续追踪，从而在目标消失时确定下一目标监控视频，并继续进行追踪，该系统能够实现对目标对象的实时追踪，提高了跟踪的准确性和效率。
[0004]为解决上述技术问题，本申请提供了一种多镜头追踪方法，包括：
[0005]S1：在目标对象从当前监控装置对应的当前监控视频消失时，获取所述当前监控装置发送的所述目标对象的第一ID信息和第一特征向量，并根据所述目标对象在所述当前监控视频中的消失位置确定下一监控装置采集到的下一监控视频，所述下一监控视频中所述目标对象的出现概率大于预设概率；
[0006]S2：将所述第一ID信息和所述第一特征向量传输至所述下一监控装置，触发所述下一监控装置提取所述下一监控视频中各对象的第二特征向量；
[0007]S3：将所述第一特征向量和各所述第二特征向量进行匹配，并判断是否存在所述第二特征向量与所述第一特征向量匹配成功；
[0008]S4：若存在，则将匹配成功的第二特征向量对应的对象的ID信息确定为所述第一ID信息，并根据所述第一特征向量和所述第二特征向量得到目标对象更新后的特征向量，将所述更新后的特征向量作为所述第一特征向量，重新进入S1；
[0009]S5：若不存在，则结束对所述目标对象的追踪。
[0010]在一种实施例中，步骤S1之前，还包括：
[0011]对所述当前监控视频每一帧中的所述目标对象进行特征提取，得到特征向量矩阵；
[0012]在所述目标对象从所述当前监控视频消失时，对所述特征向量进行均值化处理，得到所述第一特征向量。
[0013]在一种实施例中，对所述当前监控视频每一帧中的所述目标对象进行特征提取，得到特征向量矩阵，包括：
[0014]确定所述当前监控视频中每一帧所述目标对象所在的图像框；
[0015]将所述图像框中除所述目标对象之外的背景区域剔除，得到纯净的目标对象图像；
[0016]对纯净的所述目标对象图像进行特征提取，得到所述特征向量矩阵。
[0017]在一种实施例中，步骤S1之前，还包括：
[0018]获取所述检测装置发送的所述目标对象对应的标识信息；
[0019]根据所述标识信息及标识
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ID的对应关系确定与所述标识信息对应的第一ID信息。
[0020]在一种实施例中，提取所述目标对象对应的标识信息之后，还包括：
[0021]记录所述检测装置检测到所述标识信息时的时间戳；
[0022]根据所述时间戳及所述检测装置的安装位置确定所述目标对象对应的所述当前监控装置及所述当前监控视频。
[0023]在一种实施例中，在所述标识
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ID的对应关系中不存在与所述标识信息对应的ID信息时，还包括：
[0024]为所述目标对象赋值ID，以得到与所述目标对象对应的第一ID信息。
[0025]在一种实施例中，在判定不存在与所述第一特征向量匹配成功的所述第二特征向量时，还包括：
[0026]为匹配失败的所述第二特征向量对应的对象赋值第二ID信息。
[0027]在一种实施例中，步骤S3包括：
[0028]将所述第一特征向量和所述第二特征向量通过余弦距离的方式进行相似度比对；
[0029]若所述相似度大于预设值，则判定相似度大于所述预设值的所述第二特征向量与所述第一特征向量匹配成功，并将相似度大于所述预设值的所述第二特征向量对应的对象为所述目标对象，并将所述第二特征向量对应的对象的ID信息确定为所述第一ID信息。
[0030]为解决上述技术问题，本申请还提供了一种多镜头追踪系统，包括：
[0031]视频确定单元，用于在目标对象从当前监控装置对应的当前监控视频消失时，获取所述当前监控装置发送的所述当前监控视频中目标对象的第一ID信息和第一特征向量，并根据所述目标对象在所述当前监控视频中的消失位置确定下一监控装置采集到的下一监控视频，所述下一监控视频中所述目标对象的出现概率大于预设概率；
[0032]向量处理单元，用于将所述第一ID信息和所述第一特征向量传输至所述下一监控装置，触发所述下一监控装置提取所述下一监控视频中各对象的第二特征向量；
[0033]向量匹配单元，用于将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行匹配，并判断是否存在所述第二特征向量与所述第一特征向量匹配成功；
[0034]向量更新单元，用于在存在所述第二特征向量与所述第一特征向量匹配成功时，将匹配成功的第二特征向量对应的对象的ID信息确定为所述第一ID信息，根据所述第一特征向量和所述第二特征向量得到目标对象更新后的特征向量，将所述更新后的特征向量作为所述第一特征向量；
[0035]结束单元，用于在不存在所述第二特征向量与所述第一特征向量匹配成功时，结束对所述目标对象的追踪。
[0036]为解决上述技术问题，本申请还提供了一种多镜头追踪装置，包括：
[0037]存储器，用于存储计算机程序；
[0038]处理器，用于在存储计算机程序时，实现如上述所述的多镜头追踪方法的步骤。
[0039]本申请提供了一种多镜头追踪方法、系统及装置，涉及监控领域，解决目前仅有离线形式的跨境头多目标追踪技术的问题。本申请中，通过在不同监控视频之间传输目标对象的ID信息和特征向量，并进行匹配和优化，可以实现对目标对象的连续追踪，从而在目标消失时确定下一目标监控视频，并继续进行追踪，该系统能够实现对目标对象的实时追踪，提高了跟踪的准确性和效率。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]图1为本申请提供的一种多镜头追踪方法的流程图；
[0042]图2为本申请提供的一种监控视频示意图；
[0043]图3为本申请提供的一种目标对象追踪流程图；
[0044]图4为本申请提供的另一种目标对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多镜头追踪方法，其特征在于，包括：S1：在目标对象从当前监控装置对应的当前监控视频消失时，获取所述当前监控装置发送的所述目标对象的第一ID信息和第一特征向量，并根据所述目标对象在所述当前监控视频中的消失位置确定下一监控装置采集到的下一监控视频，所述下一监控视频中所述目标对象的出现概率大于预设概率；S2：将所述第一ID信息和所述第一特征向量传输至所述下一监控装置，触发所述下一监控装置提取所述下一监控视频中各对象的第二特征向量；S3：将所述第一特征向量和各所述第二特征向量进行匹配，并判断是否存在所述第二特征向量与所述第一特征向量匹配成功；S4：若存在，则将匹配成功的第二特征向量对应的对象的ID信息确定为所述第一ID信息，并根据所述第一特征向量和所述第二特征向量得到目标对象更新后的特征向量，将所述更新后的特征向量作为所述第一特征向量，重新进入S1；S5：若不存在，则结束对所述目标对象的追踪。2.如权利要求1所述的多镜头追踪方法，其特征在于，步骤S1之前，还包括：对所述当前监控视频每一帧中的所述目标对象进行特征提取，得到特征向量矩阵；在所述目标对象从所述当前监控视频消失时，对所述特征向量进行均值化处理，得到所述第一特征向量。3.如权利要求2所述的多镜头追踪方法，其特征在于，对所述当前监控视频每一帧中的所述目标对象进行特征提取，得到特征向量矩阵，包括：确定所述当前监控视频中每一帧所述目标对象所在的图像框；将所述图像框中除所述目标对象之外的背景区域剔除，得到纯净的目标对象图像；对纯净的所述目标对象图像进行特征提取，得到所述特征向量矩阵。4.如权利要求1所述的多镜头追踪方法，其特征在于，步骤S1之前，还包括：获取检测装置发送的所述目标对象对应的标识信息；根据所述标识信息及标识
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ID的对应关系确定与所述标识信息对应的第一ID信息。5.如权利要求4所述的多镜头追踪方法，其特征在于，提取所述目标对象对应的标识信息之后，还包括：记录所述检测装置检测到所述标识信息时的时间戳；根据所述时间戳及所述检测装置的安装位置确定所述目标对象对应的所述当前监控装置及所述当前监控视频。6.如权利要求4所述的多镜头追踪方法，其特征在于，在所述标识
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【专利技术属性】
技术研发人员：胡鹏杰，乔辉，赵祯，刘文，关俊涛，游冰，杨建光，李刚，贺提胜，
申请(专利权)人：国机工业互联网研究院河南有限公司，
类型：发明
国别省市：