【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种目标跟踪处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、路侧图像的目标跟踪通常是使用基于深度学习技术的目标检测技术对图像进行检测，得到当前帧图像中的目标框，同时根据历史跟踪结果预测目标在当前帧的位置，并将预测结果与当前帧检测到的目标框进行匹配关联：若匹配成功，则可以保持目标在当前帧的连续性；若历史目标未匹配到当前帧检测到的目标框，则表示目标跟丢或目标离开相机视野；若有当前帧检测到的目标框未匹配到预测结果，则可以生成新的跟踪目标。
2、以上跟踪流程严重依赖当前帧的检测结果，如果存在漏检或误检，则会导致无法持续跟踪到目标，影响对障碍物的预测，产生安全隐患。
技术实现思路
1、为了解决上述技术缺陷，本申请实施例提供了一种目标跟踪处理方法、装置、电子设备和可读存储介质。
2、本申请第一方面实施例提供一种目标跟踪处理方法，包括：对路侧图像的当前帧进行目标检测及跟踪，并输出所述目标的类型；从当前帧的目标中查找满足第一关联条件...
【技术保护点】
1.一种目标跟踪处理方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出所述目标的类型，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每一帧中所述目标的临时类型及对应的权重确定当前帧中所述目标的最终类型，包括：
4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述确定当前帧检测到的所述目标在每一个历史帧中的权重，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一关联条件为：两个目标矩形框的交并比大于预设的第一阈值、两个目标矩形框的间距小于预设的第二阈值、以及两个目标矩形框的交集的上边...
【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪处理方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出所述目标的类型，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每一帧中所述目标的临时类型及对应的权重确定当前帧中所述目标的最终类型，包括：
4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述确定当前帧检测到的所述目标在每一个历史帧中的权重，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一关联条件为：两个目标矩形框的交并比大于预设的第一阈值、两个目标矩形框的间距小于预设的第二阈值、以及两个目标矩形框的交集的上边缘等于其中一个目标矩形框的上...
【专利技术属性】
技术研发人员：张上鑫，
申请(专利权)人：智道网联科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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