【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种目标追踪方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着计算机视觉技术的发展，多目标追踪算法被广泛应用。现有的多目标追踪算法大多基于检测实现，即在对目标进行检测后实现追踪。为了提高追踪算法的精度，一些多目标追踪算法中引入了行人重识别特征。然而，该新引入的行人重识别未与算法的运动代价矩阵进行有效的结合，导致目标追踪的效果改善不够。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种目标追踪方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中现有目标追踪算法精度不够的问题。
2、本申请实施例的第一方面，提供了一种目标追踪方法，包括：
3、使用检测算法获取目标当前帧的目标框；
4、使用卡尔曼滤波器确定目标的预测框，卡尔曼滤波器的状态向量至少包括目标宽度、目标高度、目标的宽度变化速度和目标的高度变化速度；
5、将目标框与预测框匹配，得到运动代价矩阵；
6、基于运动代价矩阵更新外观代价矩阵；
7、将运动代价矩阵与更新后的外观代价矩阵组合，得到匹配代价矩阵；
8、基于匹配代价矩阵确定目标的轨迹，实现目标追踪。
9、本申请实施例的第二方面，提供了一种目标追踪装置，包括：
10、检测模块，被配置为使用检测算法获取目标当前帧的目标框；
11、预测模块，被配置为使用卡尔曼滤波器确定目标的预测框，卡尔曼滤波器的状态向量至少包括目标宽度、目标高度、目标的宽
12、匹配模块，被配置为将目标框与预测框匹配，得到运动代价矩阵；
13、更新模块，被配置为基于运动代价矩阵更新外观代价矩阵；
14、组合模块，被配置为将运动代价矩阵与更新后的外观代价矩阵组合，得到匹配代价矩阵；
15、追踪模块，被配置为基于匹配代价矩阵确定目标的轨迹，实现目标追踪。
16、本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
17、本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
18、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例通过选取目标宽度、目标高度、目标的宽度变化速度和目标的高度变化速度等向量作为卡尔曼滤波器的状态向量，能够避免追踪过程中出现轨迹分裂，提高预测框与真实目标框的贴合度；同时基于运动代价矩阵对外观特征矩阵进行更新优化，能够避免将虚拟目标误识别为真实目标，导致轨迹追踪发生错误。
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1.一种目标追踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于运动代价矩阵更新外观代价矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标框与所述预测框匹配，得到运动代价矩阵，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述高分目标框与所述预测框进行第一次匹配，得到第一匹配结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述运动代价矩阵与更新后的外观代价矩阵组合，得到匹配代价矩阵，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配代价矩阵确定所述目标的轨迹，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二预设阈值大于所述第三预设阈值。
8.一种目标追踪装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可
...【技术特征摘要】
1.一种目标追踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于运动代价矩阵更新外观代价矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标框与所述预测框匹配，得到运动代价矩阵，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述高分目标框与所述预测框进行第一次匹配，得到第一匹配结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述运动代价矩阵与更新后的外观代价矩阵组合，得到匹配代价矩阵，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋召，石雅洁，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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