【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的第一目标和第二目标、并在所述第一目标和第二目标在最近连续若干帧中同样满足第一关联条件的情况下建立所述第一目标和第二目标的关联，或从当前帧的目标中查找满足第二关联条件的第二目标和第三目标、并在所述第二目标和第三目标在最近连续若干帧中同样满足第二关联条件的情况下建立所述第二目标和第三目标的关联；判断与所述第二目标相关联的第一目标或第三目标在当前帧中是否被持续跟踪；若与所述第二目标相关联的第三目标在当
3、在其中一种可能的实现方式中，所述输出所述目标的类型，包括：将目标检测过程中输出的目标的类型作为目标的临时类型；确定当前帧检测到的所述目标在每一个历史帧中的权重，并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。
4、在其中一种可能的实现方式中，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：对于每个目标的临时类型，统计所述目标为所述临时类型的所有帧对于所述目标的权重和，将权重和的最大值所对应的临时类型确定为当前帧中所述目标的最终类型。
5、在其中一种可能的实现方式中，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：计算所述目标在每一帧中的面积；计算该面积与所有帧中该目标的面积和的比值，并将所述比值确定为该帧上所述目标的权重。
6、在其中一种可能的实现方式中，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边缘。
7、在其中一种可能的实现方式中，所述第二关联条件为：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、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边缘、以及在最近连续的若干帧中两个目标的间距变化最大值大于预设的第三阈值。
8、在其中一种可能的实现方式中，所述方法还包括步骤：若与所述第二目标相关联的目标在当前帧中被持续跟踪，且二者矩形框的交并比为0，则取消二者之间的关联。
9、本申请第二方面实施例还提供了一种目标跟踪处理装置，包括：跟踪单元，适于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；关联单元，适于从当前帧的目标中查找满足第一关联条件的第一目标和第二目标、并在所述第一目标和第二目标在最近连续若干帧中同样满足第一关联条件的情况下建立所述第一目标和第二目标的关联，或从当前帧的目标中查找满足第二关联条件的第二目标和第三目标、并在所述第二目标和第三目标在最近连续若干帧中同样满足第二关联条件的情况下建立所述第二目标和第三目标的关联；跟踪判断单元，适于判断与所述第二目标相关联的第一目标或第三目标在当前帧中是否被持续跟踪；第一变更单元，适于若与所述第二目标相关联的第三目标在当前帧中被持续跟踪，且所述第二目标和所述第三目标满足部分第一关联条件，则变更所述第三目标的类型为所述第一目标的类型；新增目标判断单元，适于若与所述第二目标相关联的第一目标或第三目标在当前帧中均未被持续跟踪，则判断第二目标是否与当前帧中与所述第一目标或所述第三目标具有相同类型的新增目标满足部分第一关联条件；目标创建单元，适于若不满足，则在当前帧中创建所述第一目标；以及第二变更单元，适于若满足，则修改所述新增目标的属性为所述第一目标的属性，所述属性包括目标的唯一标识码、类型以及与其他目标的关联情况。
10、本申请第三方面实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储有计算机程序的存储器；当计算机程序被处理器读取并执行时，使得电子设备执行如上的目标跟踪处理方法。
11、本申请第四方面实施例还提供了一种存储有计算机程序的可读存储介质，当计算机程序被电子设备读取并执行时，使得电子设备执行如上的目标跟踪处理方法。
12、本申请实施例中提供的目标跟踪处理方法、装置、电子设备和可读存储介质，在检测到目标后对满足一定条件的目标进行关联，不仅能够保持目标id的连续，还能够根据关联特性，在目标漏检的情况下能够对目标进行补充，在目标误检的情况下，能够对目标进行修正，显著提高了目标检测的准确率，为后续目标轨迹预测的准确性提供了有力保障，将目标跟踪处理方法、装置、电子设备和可读存储介质应用于自动驾驶、数字孪生、以及车路协同等领域时，能够降低交通事故发生的概率。
13、此外，本申请实施例根据目标在图像中所占的面积来确定一帧图像对于一个目标的权重，并综合考虑当前帧及历史帧对于该目标的权重和类型来确定当前帧目标的最终类型，提高了目标类型检测的准确率，进而进一步提高了目标检测的准确率。
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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边缘。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二关联条件为：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、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边缘、以及在最近连续的若干帧中两个目标的间距变化最大值大于预设的第三阈值。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
8.一种目标跟踪处理装置，
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【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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