[发明专利]物体检测跟踪方法和检测跟踪装置

权利要求书

1.一种物体检测跟踪方法，其特征在于，所述物体检测跟踪方法包括：

获取需要检测和跟踪的图像；

根据计算量和/或输入分辨率，构建物体检测模型和物体跟踪模型，其中，所述物体跟踪模型的处理速度大于所述物体检测模型的处理速度；

使用所述物体检测模型，从所述图像中获取目标物体，包括：

判断所述图像是否为关键帧图像；

在所述图像为关键帧图像时，使用所述物体检测模型，从所述图像中获取一个或多个目标物体；以及

截取所述目标物体的边界框，并将所述目标物体和所述目标物体的所述边界框存放至目标物体列表中；以及

使用所述物体跟踪模型，对所述目标物体进行跟踪，包括：

将所述边界框按指定比例放大；以及

根据所放大后的所述边界框截取所述图像的原图，使用所述物体跟踪模型，对所述原图中的所述目标物体进行跟踪。

2.根据权利要求1所述的物体检测跟踪方法，其特征在于，所述将所述目标物体存放至目标物体列表中包括：

在检测到每一目标物体时，与之前存储的所述目标物体列表中的所述目标物体进行一一匹配；以及

计算所检测到的所述目标物体与已存储的所述目标物体列表中的所述目标物体的交并比，并在所述交并比大于设定阈值时，判定所检测到的所述目标物体为所述目标物体列表中的所述目标物体，以及在所述交并比小于或等于所述设定阈值时，判定所检测到的所述目标物体为新的目标物体，并将所述目标物体添加至所述目标物体列表中。

3.根据权利要求1所述的物体检测跟踪方法，其特征在于，所述物体检测模型和所述物体跟踪模型分别为采用以下算法中的一者预先构建的模型：SSD算法、Fast RCNN算法、Faster RCNN算法。

4.一种物体检测跟踪装置，其特征在于，所述物体检测跟踪装置包括：

获取模块，用于获取需要检测和跟踪的图像；

构建模型模块，用于根据计算量和/或输入分辨率，构建物体检测模型和物体跟踪模型，其中，所述物体跟踪模型的处理速度大于所述物体检测模型的处理速度；

检测模块，用于使用所述物体检测模型，从所述图像中获取目标物体，

所述检测模块包括：

判断子模块，用于判断所述图像是否为关键帧图像；

识别子模块，用于在所述图像为关键帧图像时，使用所述物体检测模型，从所述图像中获取一个或多个目标物体；以及

存储子模块，用于截取所述目标物体的边界框，并将所述目标物体和所述目标物体的所述边界框存放至目标物体列表中；以及

跟踪模块，用于使用所述物体跟踪模型，对所述目标物体进行跟踪，

其中，所述跟踪模块包括：

边框子模块，用于将所述边界框按指定比例放大；以及

跟踪子模块，用于根据所放大后的所述边界框截取所述图像的原图，使用所述物体跟踪模型，对所述目标物体进行跟踪。

5.根据权利要求4所述的物体检测跟踪装置，其特征在于，所述检测模块包括：

比较子模块，用于在检测到每一目标物体时，与之前存储的所述目标物体列表中的所述目标物体进行一一匹配；以及

确认子模块，用于计算所检测到的所述目标物体与已存储的所述目标物体列表中的所述目标物体的交并比，并在所述交并比大于设定阈值时，判定所检测到的所述目标物体为所述目标物体列表中的所述目标物体，以及在所述交并比小于或等于所述设定阈值时，判定所检测到的所述目标物体为新的目标物体，并将所述目标物体添加至所述目标物体列表中。

6.根据权利要求4所述的物体检测跟踪装置，其特征在于，所述检测模块和所述跟踪模块分别采用以下算法中的一者：SSD算法、Fast RCNN算法、Faster RCNN算法。

7.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行权利要求1-3中任一项所述的物体检测跟踪方法。

8.一种处理器，其特征在于，用于运行程序，其中，所述程序被运行时用于执行权利要求1-3中任一项所述的物体检测跟踪方法。