申请/专利权人：珠海市金锐电力科技有限公司

申请日：2021-04-28

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN113160276B

主分类号：G06T7/246

分类号：G06T7/246;G06T7/277;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2021.08.10#实质审查的生效;2021.07.23#公开

摘要：本发明提供一种目标跟踪方法、目标跟踪装置及计算机可读存储介质，目标跟踪方法包括：获取目标视频流，目标视频流包括多帧图像；确定图像中人员与检测嵌入模型的匹配性，并从检测嵌入模型中获取图像中人员的匹配头肩数据，头肩数据包括头肩位置信息和头肩外观特征信息；判断图像是否为第一帧图像，如是，则将第一帧图像的人员头肩数据初始化为初始跟踪数据；若否，对上一帧图像的头肩数据进行预测操作并获取当前帧图像的跟踪预测数据，确定当前帧图像的跟踪预测数据与损失矩阵costi,j的匹配性，并将匹配结果进行更新操作获取当前帧图像的实时跟踪结果。本发明目标跟踪方法对目标识别精确度高，鲁棒性高，且实时高效。

主权项：1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：获取目标视频流，所述目标视频流包括多帧图像；确定所述图像中人员与检测嵌入模型的匹配性，并从所述检测嵌入模型中获取所述图像中人员的匹配头肩数据，所述头肩数据包括头肩位置信息和头肩外观特征信息；判断所述图像是否为第一帧图像，如是，则将所述第一帧图像的人员头肩数据初始化为初始跟踪数据，随后将所述初始跟踪数据进行更新操作获取所述第一帧图像的实时跟踪结果；若否，对上一帧图像的头肩数据进行预测操作并获取当前帧图像的跟踪预测数据，确定当前帧图像的跟踪预测数据与损失矩阵costi,j的匹配性，并将匹配结果进行更新操作获取所述当前帧图像的实时跟踪结果；所述损失矩阵costi,j＝ε·l1i,jai,bj+1-ε·l2i,jpi,qj，ε为权重系数，0ε1，l1i,jai,bj＝min{1-CosSimai,bj}，ai和bj分别是当前帧图像的第i个人员和上一帧图像的第j个人员的头肩外观特征信息，ai和bj从所述检测嵌入模型中获取；pi和qj分别是当前帧图像的第i个人员和上一帧图像的第j个人员的头肩位置信息，pi和qj从所述检测嵌入模型中获取；所述头肩位置信息包括四个元素x,y,w,h，x和y代表头肩的中心坐标，w和h分别代表头肩的宽度和高度；pi[k]和qj[k]分别是所述头肩位置信息中的一个元素。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 珠海市金锐电力科技有限公司 一种目标跟踪方法、目标跟踪装置及计算机可读存储介质

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