[发明专利]一种跟踪目标的确定方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种跟踪目标的确定方法及装置。所述方法包括：获得待确定跟踪目标的当前帧图像，确定所述当前帧图像中的备选目标；将各个备选目标发送至预设的深度学习网络，其中，所述深度学习网络预先通过对样本图像进行训练获得，所述深度学习网络用于提取包含像素的位置信息的外观特征；获得所述深度学习网络提取的各个备选目标的第一外观特征；获得上一帧图像对应的第一跟踪目标的第二外观特征；根据所述第一外观特征和第二外观特征，将各个备选目标与每一个第一跟踪目标进行匹配；根据匹配成功的备选目标，确定所述当前帧图像的跟踪目标。应用本申请实施例提供的方案，能够提高所确定的跟踪目标的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种跟踪目标的确定方法及装置。

背景技术

目标跟踪技术是计算机视觉应用中的一个重要研究方向，其任务是能够在视频图像中确定目标，对其进行长时间的跟踪，并保持目标身份，最终生成针对目标的跟踪轨迹。根据生成的跟踪轨迹，对目标的行为进行分析。

现有技术中，在对目标进行跟踪时，可以先从待确定跟踪目标的第一图像中检测出备选目标，并提取备选目标的特征，根据备选目标的特征与上一帧图像中跟踪目标的特征之间的相似度，从备选目标中确定跟踪目标。其中，所提取的备选目标的特征中非常重要的特征就是外观特征，当然还可以包括形状特征和位置特征等其他特征。在提取备选目标的外观特征时，常常以备选目标的颜色直方图这种特征作为外观特征。

但是，颜色直方图所描述的是不同色彩在整个目标中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，可见颜色直方图对目标的描述能力有限。因此，在有些情况下无法根据颜色直方图准确地区分各个目标，在跟踪目标的确定过程中可能将不同的目标判断为相似目标，导致跟踪错误。例如，对于两个衣着不同的人，一个穿蓝色上衣和红色裤子，另一个穿红色裤子和蓝色上衣，其统计得到的颜色直方图几乎是一样的。在这种情况下，根据颜色直方图对目标进行跟踪将出现跟踪错误。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供了一种跟踪目标的确定方法及装置，以提高所确定的跟踪目标的准确性。具体的技术方案如下。

为了达到上述目的，本申请公开了一种跟踪目标的确定方法，所述方法包括：

获得待确定跟踪目标的当前帧图像；

确定所述当前帧图像中的备选目标；

将各个备选目标发送至预设的深度学习网络，其中，所述深度学习网络预先通过对样本图像进行训练获得，所述深度学习网络用于提取包含像素的位置信息的外观特征；

获得所述深度学习网络提取的各个备选目标的第一外观特征；

获得上一帧图像对应的第一跟踪目标的第二外观特征；

根据所述第一外观特征和第二外观特征，将各个备选目标与每一个第一跟踪目标进行匹配；

根据匹配成功的备选目标，确定所述当前帧图像的跟踪目标。

可选的，所述深度学习网络采用以下方式获得：

获得所述样本图像以及所述样本图像中包括的样本目标的标准分类，其中，不同标准分类对应的样本图像中相同像素的位置不同；

根据深度学习参数提取所述样本图像的样本外观特征；

根据所述样本外观特征确定所述样本目标的分类；

确定所述样本目标的分类与所述标准分类之间的第一差异，判断所述第一差异是否小于预设阈值；

如果否，则根据所述第一差异调整所述深度学习参数，返回执行所述根据深度学习参数提取所述样本图像的样本外观特征的步骤。

可选的，所述方法还包括：