[发明专利]目标跟踪方法、目标跟踪装置以及计算机存储介质

说明书

本申请提供了一种目标跟踪方法、目标跟踪装置以及计算机存储介质。该目标跟踪方法包括：获取训练图像以及训练图像中的训练目标框；以预设尺度遍历训练图像，得到多个初始目标框，基于训练目标框，由初始目标框生成正样本训练框和负样本训练框；计算正样本训练框的特征值，生成特征值正样本概率分布图；获取检测图像以及检测图像中的检测目标框；基于检测目标框，由初始目标框得到样本目标框；计算样本目标框的特征值；基于特征值正样本概率分布图，确定样本目标框为正样本的概率；根据样本目标框为正样本的概率，确定检测目标框中是否目标丢失。本申请的目标跟踪方法能够有效提高目标跟踪过程中目标丢失判断的准确率。

技术领域

本申请涉及目标跟踪技术领域，特别是涉及一种目标跟踪方法、目标跟踪装置以及计算机存储介质。

背景技术

目标跟踪在视觉导航、行为识别、智能交通、环境监测、战场侦察、军事打击等众多领域有非常广泛的研究和应用。目前的智能视频监控是利用计算机视觉技术对输入视频信号进行处理、分析和理解，通过对图像序列的智能分析，实现对监控场景中的感兴趣区域的定位、检测和跟踪等功能，并以此为基础，进一步分析和判断目标的行为，从而在异常情况下提供有效信息，并最大限度地降低虚假警报和漏报等情况。

现有的目标跟踪技术中，当目标被遮挡或者发生异常情况时，相机无法通过图像分析目标已丢失，从而返回相机预置点位，导致相机长时间静止不动。而且，目前的目标跟踪方法使用简单策略组合，稳定性不高，不能通用于多场景；目前的目标跟踪算法不具有强识别性，误判率较高，整个算法需要设置的阈值较多，调整参数时比较麻烦。

发明内容

本申请提供了一种目标跟踪方法、目标跟踪装置以及计算机存储介质，主要解决的技术问题是如何提高目标跟踪过程中目标丢失判断的准确率的问题。

为解决上述技术问题，本申请提供了一种目标跟踪方法，所述目标跟踪方法包括：获取训练图像以及所述训练图像中的训练目标框；以预设尺度遍历所述训练图像，得到多个初始目标框，基于所述训练目标框，由所述初始目标框生成正样本训练框和负样本训练框；计算所述正样本训练框的特征值，生成所述特征值正样本概率分布图；获取检测图像以及所述检测图像中的检测目标框；基于所述检测目标框，由所述初始目标框得到样本目标框；计算所述样本目标框的特征值；基于所述特征值正样本概率分布图，确定所述样本目标框为正样本的概率；根据所述样本目标框为正样本的概率，确定所述检测目标框中是否目标丢失。

为解决上述技术问题，本申请还提供了一种目标跟踪装置，所述目标跟踪装置包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器；

其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现如上述的目标跟踪方法。

为解决上述技术问题，本申请还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被处理器执行时，用以实现如上述的目标跟踪方法。

与现有技术相比，本申请的有益效果是：目标跟踪装置获取训练图像以及训练图像中的训练目标框；以预设尺度遍历训练图像，得到多个初始目标框，基于训练目标框，由初始目标框生成正样本训练框和负样本训练框；计算正样本训练框的特征值，生成特征值正样本概率分布图；获取检测图像以及检测图像中的检测目标框；基于检测目标框，由初始目标框得到样本目标框；计算样本目标框的特征值；基于特征值正样本概率分布图，确定样本目标框为正样本的概率；根据样本目标框为正样本的概率，确定检测目标框中是否目标丢失。本申请的目标跟踪装置通过训练特征值正样本概率分布图，并基于特征值正样本概率分布图获取样本目标框为正样本的概率，从而确定检测目标框中是否目标丢失，进而有效提高目标跟踪过程中目标丢失判断的准确率。

附图说明