[发明专利]视觉跟踪方法、装置、介质及设备有效

专利信息
申请号: 201810885811.2 申请日: 2018-08-06
公开(公告)号: CN109242882B 公开(公告)日: 2020-11-27
发明(设计)人: 钟钊;杨子琛;胡扬阳;武伟 申请(专利权)人: 北京市商汤科技开发有限公司
主分类号: G06T7/246 分类号: G06T7/246;G06N3/04
代理公司: 北京思源智汇知识产权代理有限公司 11657 代理人: 毛丽琴
地址: 100084 北京市海淀区中*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 视觉 跟踪 方法 装置 介质 设备
【说明书】:

本申请的实施方式公开了一种视觉跟踪方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序,其中的视觉跟踪方法包括:针对图像序列中的当前图像,获取目标对象的图像块;将所述图像块输入至跟踪控制网络,获取所述目标对象的跟踪策略信息;根据所述跟踪策略信息对所述目标对象进行跟踪处理;其中,所述跟踪控制网络是利用设置有目标对象位置标注信息的样本图像序列,采用强化学习方式训练获得的。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术,尤其是涉及一种视觉跟踪方法、视觉跟踪装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序。

背景技术

视觉跟踪通常是指对图像序列中的目标对象进行检测、提取以及跟踪,从而可以获得图像序列中的目标对象的位置变化、运动速度、加速度以及运动轨迹等运动参数。通过对目标对象的运动参数进行进一步的处理和分析,可以对目标对象的行为进行更为充分的理解,从而有利于完成其他视觉任务。

在视觉跟踪过程中,跟踪决策往往需要人为设计。人为设计有很多局限性,实用性和鲁棒性较低。

发明内容

本申请实施方式提供一种视觉跟踪的技术方案。

根据本申请实施方式其中一方面,提供一种视觉跟踪方法,包括:针对图像序列中的当前图像,获取目标对象的图像块;将所述图像块输入至跟踪控制网络,获取所述目标对象的跟踪策略信息;根据所述跟踪策略信息对所述目标对象进行跟踪处理;其中,所述跟踪控制网络是利用设置有目标对象位置标注信息的样本图像序列,采用强化学习方式训练获得的。

在本申请一实施方式中,所述将所述图像块输入至跟踪控制网络包括:获取所述图像块的特征图或者热力图,并将所述特征图或者热力图输入至跟踪控制网络。

在本申请又一实施方式中,针对多目标跟踪应用场景,所述跟踪策略信息包括:预先设置的至少两种不同的跟踪策略分别对应的概率。

在本申请再一实施方式中,针对多目标跟踪应用场景,所述根据所述跟踪策略信息对所述目标对象进行跟踪处理包括:根据所述概率从预先设置的至少两种不同的跟踪策略中选择对应的跟踪策略;其中,所述至少两种不同的跟踪策略包括:由跟踪器对目标对象继续跟踪,和/或,针对当前图像全局检测所述目标对象。

在本申请再一实施方式中,所述根据所述跟踪策略信息对所述目标对象进行跟踪处理还包括:在所述选择的跟踪策略为由跟踪器对目标对象继续跟踪的情况下,将所述当前图像的下一个图像作为当前图像并提供给所述跟踪器,由所述跟踪器对所述目标对象继续跟踪。

在本申请再一实施方式中,所述根据所述跟踪策略信息对所述目标对象进行跟踪处理还包括:在所述选择的跟踪策略为针对当前图像全局检测所述目标对象的情况下,将所述当前图像提供给全局检测器,由所述全局检测器对所述当前图像进行目标对象检测。

在本申请再一实施方式中,所述根据所述跟踪策略信息对所述目标对象进行跟踪处理还包括:根据全局检测器输出的目标对象位置信息,对跟踪器进行初始化设置;将所述当前图像的下一个图像作为当前图像,提供给跟踪器,以由跟踪器对所述目标对象继续跟踪。

在本申请再一实施方式中,针对单目标跟踪应用场景,所述跟踪策略信息包括:跟踪器采用的跟踪策略的置信度。

在本申请再一实施方式中,针对单目标跟踪应用场景,所述根据所述跟踪策略信息对所述目标对象进行跟踪处理包括:根据不同跟踪器各自对应的置信度以及不同跟踪器采用不同跟踪策略所形成的目标对象的位置信息,进行目标对象位置融合处理;其中,所述融合处理后的目标对象的位置被作为跟踪处理最终获得的目标对象的位置。

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