【技术实现步骤摘要】
本申请属于图像处理，尤其涉及一种目标跟踪方法、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目标是在连续的图像中对感兴趣的对象(目标对象)进行检测、提取、识别和跟踪，从而获得目标对象的相关参数，如位置、速度、尺度、轨迹等，并对其进一步处理和分析，实现对目标对象的行为理解，或完成更高一级的任务。
2、目标跟踪算法涉及前后两帧图像之间目标对象的轨迹匹配。在一些应用场景中，拍摄过程往往伴随着相机本身的抖动或移动，这将会降低轨迹匹配结果的可靠性，从而降低目标跟踪的可靠性。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种目标跟踪方法、终端设备及计算机可读存储介质，可以提高轨迹匹配结果的可靠性，从而提高目标跟踪的可靠性。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种目标跟踪方法，包括：
3、过滤第i帧图像中的运动对象，得到第一过滤图像，其中，所述运动对象为所述第i帧图像中相对于第i-1帧图像发生位置移动的对象，所述i为大于1的整数；
4、根据所述第一过滤图像确定第i-1帧图像与所述第i帧图像之间的像素映射关系；
5、根据所述像素映射关系进行目标跟踪。
6、本申请实施例中，通过将图像中可能运动的物体过滤掉，使得前后两帧图像满足背景不变的条件，进而能够获得相机运动所带来的图像变换矩阵。然后根据变换后的前后两帧图像中目标跟踪类别对应的检测框进行目标跟踪，能够有效减少相机运动对跟踪结果的影响，提高目
7、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述过滤第i帧图像中的运动对象，得到第一过滤图像，包括：
8、获取对第i-1帧图像中的运动对象进行目标检测得到的第一检测框；
9、获取对所述第i帧图像中的运动对象进行目标检测得到的第二检测框；
10、根据所述第一检测框和所述第二检测框，过滤所述第i帧图像中的运动对象，得到所述第一过滤图像。
11、本申请实施例中，根据前后两帧的目标检测结果进行过滤，能够有效减少因单帧检测误差对过滤造成的影响，提高过滤结果的有效性。
12、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述第一检测框和所述第二检测框，过滤所述第i帧图像中的运动对象，得到所述第一过滤图像，包括：
13、获取第一特征组，其中，每个所述第一特征组中包括一个第一特征点和第一第二特征点，所述第一特征点为对所述第i-1帧图像进行特征提取处理得到的特征点，所述第二特征点为对所述第i帧图像进行特征提取处理得到的特征点；
14、对于每个所述第一特征组，若所述第一特征组中的第一特征点不在所述第一检测框内，且所述第一特征组中的第二特征点不在所述第二检测框内，则将所述第一特征组记为第二特征组，其中，所述第一过滤图像由所述第二特征组中的第二特征点组成。
15、本申请实施例中，相当于仅过滤掉了检测框中的特征点，可以保留部分图像信息，利于后续的检测。
16、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取第一特征组，包括：
17、获取对所述第i-1帧图像进行特征提取处理得到的第一特征点以及所述第一特征点对应的第一描述子；
18、获取对所述第i帧图像进行特征提取处理得到的第二特征点以及所述第二特征点对应的第二描述子；
19、根据所述第一描述子和所述第二描述子对所述第一特征点和所述第二特征点进行匹配处理，得到第一特征组。
20、本申请实施例中，利用描述子进行匹配处理，相当于利用特征点的特征信息进行匹配处理，能够有效提高匹配的准确度。
21、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述第一描述子和所述第二描述子对所述第一特征点和所述第二特征点进行匹配处理，得到第一特征组，包括：
22、对于任意的第一特征点，计算所述第一特征点的第一描述子与每个所述第二特征点的第二描述子之间的特征距离；
23、将计算出的特征距离中的最小值对应的第二特征点和所述第一特征点生成一个第三特征组；
24、若所述第三特征组对应的特征距离大于预设阈值，则将所述第三特征组确定为所述第一特征组。
25、本申请实施例中，在获得相匹配的第一特征点和第二特征点之后，将特征距离过大的匹配点过滤掉，能够过滤掉匹配错误或者匹配误差较大的特征点。通过这种方式，能够减少一些差异明显的特征点对后续检测的影响，利于提高检测精度。
26、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述第一过滤图像确定第i-1帧图像与所述第i帧图像之间的像素映射关系，包括：
27、根据所述第一过滤图像对应的第二特征组构建超定方程；
28、求解所述超定方程计算变换矩阵，其中，所述变换矩阵用于表示所述第i-1帧图像与所述第i帧图像之间的像素映射关系。
29、超定方程是一个拟合问题，是根据更多输入数据提供的约束关系，拟合出一个最佳结果。由于输入数据更多，如果某一个数据存在较大的误差，其他数据提供的约束关系可以帮忙修正，因此容错率高；而且输入数据的分布更多样，因此更稳定。本申请实施例中，采用构建超定方程的方式求解变换矩阵，能够更准确地表征前后两帧图像之间的变换关系。
30、在第一方面的一种实现方式中，所述根据所述像素映射关系进行目标跟踪，包括：
31、根据所述变换矩阵对所述第i帧图像进行变换处理，得到第一变换图像；
32、根据所述变换矩阵对所述第二检测框进行变换处理，得到第三检测框；
33、根据变换后的所述第一变换图像和所述第三检测框进行目标跟踪。
34、本申请实施例中，由于变换矩阵是根据过滤图像计算得到的，使得前后两帧图像满足背景不变的条件，所以计算出的变换矩阵能够更准确地反映前后两帧图像之间的像素映射关系，根据变换矩阵进行目标跟踪，能够有效减少相机运动对跟踪结果的影响，提高目标跟踪的可靠性。
35、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取对第i-1帧图像中的运动对象进行目标检测得到的第一检测框，包括：
36、获取训练后的检测模型，其中，所述检测模型用于检测图像中的运动对象；
37、将所述第i-1帧图像输入所述检测模型，得到所述第一检测框。
38、本申请实施例中，采用训练后的检测模型对图像进行检测，不仅能够提高检测效率，还能够保证检测精度。
39、第二方面，本申请实施例提供了一种目标跟踪装置，包括：
40、过滤单元，用于过滤第i帧图像中的运动对象，得到第一过滤图像，其中，所述运动对象为所述第i帧图像中相对于第i-1帧图像发生位置移动的对象，所述i为大于1的整数；
41、映射单元，用于根据所述第一过滤图像确定第i-1帧图像与所述第i帧图像之间的像素映射关系；
42、跟踪单元，用于根据所述像素映射关系进行目标跟踪。...
【技术保护点】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述过滤第i帧图像中的运动对象，得到第一过滤图像，包括：
3.如权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第一检测框和所述第二检测框，过滤所述第i帧图像中的运动对象，得到所述第一过滤图像，包括：
4.如权利要求3所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述获取第一特征组，包括：
5.如权利要求4所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第一描述子和所述第二描述子对所述第一特征点和所述第二特征点进行匹配处理，得到第一特征组，包括：
6.如权利要求3所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第一过滤图像确定第i-1帧图像与所述第i帧图像之间的像素映射关系，包括：
7.如权利要求6所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述像素映射关系进行目标跟踪，包括：
8.如权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述获取对第i-1帧图像中的运动对象进行目标检测得到的第一检测框，包括：
9.一种终端设备，
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述过滤第i帧图像中的运动对象，得到第一过滤图像，包括：
3.如权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第一检测框和所述第二检测框，过滤所述第i帧图像中的运动对象，得到所述第一过滤图像，包括：
4.如权利要求3所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述获取第一特征组，包括：
5.如权利要求4所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第一描述子和所述第二描述子对所述第一特征点和所述第二特征点进行匹配处理，得到第一特征组，包括：
6.如权利要求3所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第一过...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡淑萍，王侃，董培，庞建新，谭欢，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。