一种目标跟踪方法、终端设备及存储介质技术

本申请适用于目标跟踪技术领域，提供了一种目标跟踪方法、终端设备及存储介质，该方法包括：获取前一帧数据中跟踪目标的跟踪结果；将前一帧数据中跟踪目标的跟踪结果输入预设的目标运动预测模型，得到跟踪目标的预测结果，目标运动预测模型包含多个目标运动预测子模型，各目标运动预测子模型对所述跟踪结果进行运算，得到各目标运动预测子模型的预测结果以及对应的模型置信度；将模型置信度最高的预测结果与当前帧数据中检测目标的检测结果进行匹配，为匹配成功的跟踪目标和检测目标赋跟踪过程的身份标识。本申请在目标跟踪时使用多个目标运动预测子模型对跟踪目标进行预测，选择置信度高的预测结果进行目标跟踪使目标跟踪的结果更准确。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于目标跟踪，尤其涉及一种目标跟踪方法、终端设备及存储介质。

技术介绍

1、目标跟踪是在连续的视频序列中，建立所要跟踪物体的位置关系，得到物体完整的运动轨迹。在进行目标跟踪时，需要利用跟踪目标在上一时刻的状态预测跟踪目标在当前时刻的状态，进而对目标进行跟踪。

2、作为交通的重要参与者，行人及非机动车等小目标的状态也是人们关注的重点之一。目前，对小目标的跟踪多是基于小目标的状态检测进行的。小目标的状态检测主要基于采用激光雷达、摄像头等多传感器采集的数据，将多传感器采集的数据进行融合得到小目标的状态。但是，在实际交通中，由于遮挡、边缘不清晰及小目标本身体积较小等原因，常常出现小目标跟踪不准确的情况，因此，小目标跟踪的准确性亟待解决。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种目标跟踪方法、终端设备及存储介质，可以解决小目标跟踪不准确的问题。

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、获取前一帧数据中跟踪目标的跟踪结果，所述跟踪结果包括所述跟踪目标的速度和本文档来自技高网...

【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，所述运动模型选自均速运动模型、匀加速运动模型、恒定转弯率与速度模型和恒定转弯率与加速度模型；所述滤波模型选自卡尔曼滤波模型、扩展卡尔曼滤波模型和无迹卡尔曼滤波模型。

3.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述目标运动预测子模型选自均速运动模型和卡尔曼滤波模型的组合、匀加速运动模型和所述卡尔曼滤波模型的组合、恒定转弯率与速度模型和扩展卡尔曼滤波模型的组合、恒定转弯率与速度模型和无迹卡尔曼滤波模型的组合、恒定转弯率与加速度模型和扩展卡尔曼滤波模型的组合、恒定转弯率与加速...

【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，所述运动模型选自均速运动模型、匀加速运动模型、恒定转弯率与速度模型和恒定转弯率与加速度模型；所述滤波模型选自卡尔曼滤波模型、扩展卡尔曼滤波模型和无迹卡尔曼滤波模型。

3.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述目标运动预测子模型选自均速运动模型和卡尔曼滤波模型的组合、匀加速运动模型和所述卡尔曼滤波模型的组合、恒定转弯率与速度模型和扩展卡尔曼滤波模型的组合、恒定转弯率与速度模型和无迹卡尔曼滤波模型的组合、恒定转弯率与加速度模型和扩展卡尔曼滤波模型的组合、恒定转弯率与加速度模型和无迹卡尔曼滤波模型的组合。

4.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述跟踪结果还包括跟踪目标的尺寸，所述预测结果包括所述跟踪目标的预测位置，所述检测结果包括所述检测目标的真实位置；

5.如权利要求4所述的目标跟踪方法，其特征在于，在所述基于所述iou值，对所述跟踪目标和所述检测目标进行匈牙利匹配之后，包括：

6.如权利要求4所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述基于未匹配上的所...

【专利技术属性】
技术研发人员：程楠，关喜嘉，张诗晨，张涵，
申请(专利权)人：北京万集科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：