[发明专利]目标跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器存储有各目标对象对应的特征模型，其中每个特征模型包括对应目标对象的历史CNN特征，所述方法包括：

对当前视频帧图像进行目标检测，并根据检测得到的所述当前视频帧图像中各待检测对象的位置信息从所述当前视频帧图像中提取出各待检测对象对应的CNN特征；

根据当前视频帧图像中各待检测对象的位置信息及对应的CNN特征，与上一视频帧图像中各目标对象的位置信息及对应的特征模型，计算得到当前视频帧图像中各待检测对象与上一视频帧图像中各目标对象之间的相似度矩阵；

基于所述相似度矩阵将各待检测对象与各目标对象进行数据关联，得到当前视频帧图像与上一视频帧图像之间的最优匹配结果；

若所述最优匹配结果中存在与对应目标对象匹配成功的待检测对象时，根据所述与对应目标对象匹配成功的待检测对象的CNN特征对该目标对象对应的特征模型进行更新，并基于所述匹配成功的待检测对象得到对应的跟踪结果；

所述计算得到当前视频帧图像中各待检测对象与上一视频帧图像中各目标对象之间的相似度矩阵的步骤包括：

基于各目标对象对应特征模型中的历史CNN特征计算得到各待检测对象与各目标对象之间的特征相似度；

基于各目标对象在上一视频帧图像的位置信息、目标尺寸信息，及各待检测对象在当前视频帧图像的位置信息、目标尺寸信息，计算得到各待检测对象与各目标对象之间的空间相似度及形状相似度；

根据各待检测对象与各目标对象之间的特征相似度、空间相似度及形状相似度进行相乘计算得到所述各待检测对象与各目标对象之间的关联相似度，并相应得到所述相似度矩阵；

所述基于各目标对象在上一视频帧图像的位置信息、目标尺寸信息，及各待检测对象在当前视频帧图像的位置信息、目标尺寸信息，计算得到各待检测对象与各目标对象之间的空间相似度及形状相似度的步骤包括：

根据各待检测对象的区域宽度、区域高度、X坐标信息、Y坐标信息，及各目标对象的X坐标信息和Y坐标信息，计算求得各待检测对象与各目标对象之间的空间相似度；

根据各待检测对象的区域宽度、区域高度、X坐标信息、Y坐标信息，及各目标对象的区域宽度及区域高度，计算求得各待检测对象与各目标对象之间的形状相似度；

所述空间相似度与所述形状相似度均符合匈牙利算法及其扩展算法的匹配准则；其中，所述空间相似度与所述形状相似可由如下公式计算得到：

其中，trk_i表示第i个目标对象，det_j表示第j个待检测对象，X、Y、W、H分别表示对象在对应视频帧图像中对应特征区域的左上角点的x坐标值、y坐标值、区域宽度和区域高度，aff_mot(trk_i，det_j)表示第i个目标对象与第j个待检测对象之间的空间相似度，aff_shp(trk_i，det_j)表示第i个目标对象与第j个待检测对象之间的形状相似度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各目标对象对应特征模型中的历史CNN特征计算得到各待检测对象与各目标对象之间的特征相似度的步骤包括：

对每个待检测对象的CNN特征与各目标对象对应特征模型中的每个历史CNN特征之间的余弦距离进行计算，得到所述待检测对象与对应目标对象之间的各余弦距离；

从所述各余弦距离中选取数值最小的余弦距离作为所述待检测对象与对应目标对象之间的特征相似度。

3.根据权利要求1-2中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述与对应目标对象匹配成功的待检测对象的CNN特征对该目标对象对应的特征模型进行更新的步骤包括：

对所述目标对象对应的特征模型中的历史CNN特征的特征数目进行统计，得到对应的特征总数；

将所述特征总数与预设特征存储数量进行比较，并根据比较结果将与所述目标对象匹配成功的所述待检测对象的CNN特征加入到该目标对象对应的特征模型中。