[发明专利]一种基于目标检测的跟踪方法及设备

说明书

本发明公开了一种基于目标检测的跟踪方法及设备，利用间隔图像帧进行目标检测的方法每间隔图像帧重新确定一次目标的位置，保证长期进行目标跟踪时，目标不易丢失，提高了目标跟踪的性能。该方法包括：利用目标检测模型对设定间隔的图像帧进行目标检测，得到包括目标类别及目标位置的检测框；利用目标跟踪算法，对得到检测框的图像帧之后的连续图像帧中的目标位置进行跟踪，得到包括目标位置的跟踪框；每隔所述设定间隔，利用同一图像帧的跟踪框对检测框进行校正，根据校正的检测框重置跟踪的目标。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于目标检测的跟踪方法及设备。

背景技术

现有技术中，目标跟踪是对图像帧序列的每一帧图像中的目标位置进行持续预测的过程，通过在每一帧图像中定位目标位置，能够生成所述目标的运动轨迹，目标跟踪的前提是定位了目标的位置，利用当前定位后的目标在后续图像帧中找到与所述定位的目标最佳匹配的目标的位置，侧重于目标在后续帧中的匹配。

目标跟踪能够应用于人工智能的各个领域，实现对视频帧(图像帧)序列中的动态目标进行跟踪，由于目标跟踪基于对定位的目标进行跟踪，一般的，在目标跟踪开始时刻定位目标位置后不再重新定位目标位置，并且由于目标跟踪的运动目标的不确定性，长期进行目标跟踪容易导致目标丢失的问题。

发明内容

本发明提供了一种基于目标检测的跟踪方法及设备，利用间隔图像帧进行目标检测的方法每间隔图像帧重新确定一次目标的位置，保证长期进行目标跟踪时，目标不易丢失，提高了目标跟踪的性能，改善了目标跟踪时丢失目标的问题。

第一方面，本发明提供一种基于目标检测的跟踪方法，该方法包括：

利用目标检测模型对设定间隔的图像帧进行目标检测，得到包括目标类别及目标位置的检测框；

利用目标跟踪算法，对得到检测框的图像帧之后的连续图像帧中的目标位置进行跟踪，得到包括目标位置的跟踪框；

每隔所述设定间隔，利用同一图像帧的跟踪框对检测框进行校正，根据校正的检测框重置跟踪的目标。

作为一种可选的实施方式，利用同一图像帧的跟踪框对检测框进行校正，包括：

确定同一图像帧的跟踪框及检测框之间的代价函数值；

根据所述代价函数值，确定所述跟踪框及检测框中目标位置所占区域的匹配结果；

根据匹配结果利用同一图像帧的跟踪框对所述检测框进行校正。

作为一种可选的实施方式，确定同一图像帧的跟踪框及检测框之间的代价函数值，包括：

确定同一图像帧的跟踪框及检测框之间的交并比IOU。

作为一种可选的实施方式，根据匹配结果利用同一图像帧的跟踪框对所述检测框进行校正，包括：

所述代价函数值大于预设阈值时，确定同一图像帧的跟踪框及检测框中目标位置所占的区域匹配；

对所述跟踪框及检测框分别进行加权运算并求和，得到校正的检测框。

作为一种可选的实施方式，根据匹配结果利用同一图像帧的跟踪框对所述检测框进行校正，还包括：

所述代价函数值不大于预设阈值时，确定所述跟踪框及检测框的位置区域不匹配，丢弃所述跟踪框。

作为一种可选的实施方式，根据匹配结果利用同一图像帧的跟踪框对检测框进行校正，包括：

得到同一图像帧的跟踪框且未得到检测框，丢弃所述跟踪框。

作为一种可选的实施方式，所述目标检测模型是基于深度学习的模型，包括以下任一种：

基于区域的全卷积网络R-FCN模型；