[发明专利]一种基于热力图的目标跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种基于热力图的目标跟踪方法，其特征在于，包括：

获取当前帧图像；

将所述当前帧图像输入至经过二次训练的残差网络模型，输出所述当前帧图像的热力图，其中，所述热力图是以特殊高亮的形式显示跟踪目标在图像中目标位置的概率；

根据所述当前帧图像的热力图确定所述当前帧图像中跟踪目标的位置；

获取所述经过二次训练的残差网络模型的具体步骤如下：

获取上一帧图像；

将所述上一帧图像输入至经过一次训练的残差网络模型，输出新的网络权重；

根据所述新的网络权重对所述经过一次训练的残差网络模型进行更新，获取所述经过二次训练的残差网络模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧图像的热力图确定所述当前帧图像中跟踪目标的位置，具体为：

获取所述当前帧图像的热力图的响应峰值，以所述响应峰值所在的位置作为跟踪目标的位置，其中，所述当前帧图像的热力图的响应峰值由所述当前帧图像的热力图与上一帧图像中跟踪目标中心的高斯窗相乘得到。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述残差网络模型包含一个除去池化层和全连接层的残差网络。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述上一帧图像输入至经过一次训练的残差网络模型，具体为：

获取所述上一帧图像中的若干个样本，并获取所述上一帧图像的热力图标签；

将所述若干个样本和所述热力图标签输入至经过一次训练的残差网络模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述经过一次训练的残差网络模型的具体步骤如下：

获取训练数据集；

将所述训练数据集输入至构建好的残差网络，输出所述构建好的残差网络的预设参数值；

将所述预设参数值带入所述构建好的残差网络，获取所述经过一次训练的残差网络模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧图像的热力图确定所述当前帧图像中跟踪目标的位置之后，还包括：

根据所述当前帧图像的热力图判断所述跟踪目标是否存在遮挡。

7.一种基于热力图的目标跟踪装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取当前帧图像；

生成模块，用于将所述当前帧图像输入至经过二次训练的残差网络模型，输出所述当前帧图像的热力图，其中，所述热力图是以特殊高亮的形式显示跟踪目标在图像中目标位置的概率；

确定模块，用于根据所述当前帧图像的热力图确定所述当前帧图像中跟踪目标的位置；

获取所述经过二次训练的残差网络模型的具体步骤如下：

获取上一帧图像；

将所述上一帧图像输入至经过一次训练的残差网络模型，输出新的网络权重；

根据所述新的网络权重对所述经过一次训练的残差网络模型进行更新，获取所述经过二次训练的残差网络模型。

8.一种用于基于热力图的目标跟踪方法的电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至6任一所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一所述的方法。