一种目标跟踪方法和系统、电子设备及存储介质技术方案

本申请实施例提供了一种目标跟踪方法和系统、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取待跟踪的目标采集图像；基于预设的目标检测网络对目标采集图像进行对象检测，得到目标跟踪对象在目标采集图像上的检测框、以及检测框的几何信息；其中，检测框的尺寸在预设的尺寸范围内；基于预设的特征提取模型对检测框对应的区域进行特征提取，得到目标特征；基于几何信息、目标特征和多个历史跟踪对象的历史对象数据进行匹配处理，得到与目标跟踪对象对应的历史跟踪对象，并基于目标特征对历史跟踪对象对应的历史对象数据进行更新。本申请实施例能够提高目标跟踪检测的推理速度，从而提高视觉目标跟踪的效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种目标跟踪方法和系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、视觉目标跟踪是指在给定某视频初始帧中感兴趣区域(如人、车辆等)的情况下，对视频中的运动目标进行特征提取，根据提取到的目标特征来预测未来时间帧中运动目标的位置和大小，从而完成对目标的追踪任务。

2、在高空航拍的条件下，常常会面临无人机硬件算力不足，拍摄目标较多，需要多次调用重识别模型进行运算。但目前的重识别模型大都依靠残差网络结构实现特征提取，在面对多目标跟踪检测时推理速度较慢，从而降低视觉目标跟踪的效率。

技术实现思路

1、本申请实施例的主要目的在于提出一种目标跟踪方法和系统、电子设备及存储介质，旨在提高目标跟踪检测的推理速度，从而提高视觉目标跟踪的效率。

2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种目标跟踪方法，所述方法包括：

3、获取待跟踪的目标采集图像；

4、基于预设的目标检测网络对所述目标采集图像进行对象检测，得到目标跟踪对象在所述目标采集图像上的检测框、以及本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的特征提取模型对所述检测框对应的区域进行特征提取，得到目标特征，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一融合模块包括级联的三个融合模块；所述将所述第一特征输入第一融合模块，得到第二特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述融合模块包括第一处理模块、第二处理模块、第三处理模块和第四处理模块；所述将所述第一特征输入级联的三个融合模块中的第一个融合模块，得到第一融合特征，包括：

5.根据权利要求4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，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的特征提取模型对所述检测框对应的区域进行特征提取，得到目标特征，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一融合模块包括级联的三个融合模块；所述将所述第一特征输入第一融合模块，得到第二特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述融合模块包括第一处理模块、第二处理模块、第三处理模块和第四处理模块；所述将所述第一特征输入级联的三个融合模块中的第一个融合模块，得到第一融合特征，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一处理模块包括第一子卷积模块、第二子卷积模块、第三子卷积模块、和第一最大池化模块；所述将所述第一子特征输入所述第一处理模块，得到第一处...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘建德，贾承晖，庞国安，钟宗余，
申请(专利权)人：深圳市科思科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：