[发明专利]一种目标跟踪方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种目标跟踪方法、装置、终端设备及存储介质。所述方法包括：确定目标物体的初始位置信息；根据所述初始位置信息，确定预设数量的粒子；基于所述初始位置信息和各粒子的预设位置信息，确定所述目标物体的目标位置信息。利用该方法，能够避免对灰度分布均匀的目标物体使用灰度值相关的特征进行目标跟踪导致的精度下降的问题。通过目标物体的初始位置信息和对应的各粒子的预设位置信息对目标物体进行跟踪，跟踪结果更加准确、跟踪速度更加快速，从而提升了目标跟踪的效率。

技术领域

本发明实施例涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种目标跟踪方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，并得到广泛应用。相机的跟踪对焦、无人机的自动目标跟踪和物体跟踪等都需要用到了目标跟踪技术。其中，目标跟踪可以包括人脸跟踪。

目标跟踪的实现可以是：在连续的视频序列中，确定所要跟踪的目标物体(如人脸或瞳孔)的位置，如，给定目标物体在第一帧图像中的初始位置信息，通过该初始位置信息计算目标物体在下一帧图像中的位置，从而得到目标物体在视频序列中完整的运动轨迹，实现对目标物体的跟踪。

目前对目标跟踪时所采用的跟踪方法多使用与灰度值相关的特征，当目标物体灰度分布均匀时，则目标跟踪精度下降；若为了提高目标跟踪精度而采用Mean-Shift算法、光流法等方法进行目标跟踪，则需要多次迭代，运算速度较慢。

发明内容

本发明实施例提供了一种目标跟踪方法、装置、终端设备及存储介质，以提升目标跟踪的效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种目标跟踪方法，包括：

确定目标物体的初始位置信息；

根据所述初始位置信息，确定预设数量的粒子；

基于所述初始位置信息和各粒子的预设位置信息，确定所述目标物体的目标位置信息。

可选的，所述基于所述初始位置信息和各粒子的预设位置信息，确定所述目标物体的目标位置信息，包括：

分别计算所述初始位置信息对应的初始梯度信息和各粒子的预设位置信息对应的预设梯度信息，所述预设位置信息包括预设边缘信息和预设中心信息；

根据所述初始梯度信息和各所述预设梯度信息，确定各粒子与所述目标物体的相关度；

基于各所述相关度，确定目标物体的目标位置信息。

可选的，所述根据所述初始梯度信息和各所述预设梯度信息，确定各粒子与所述目标物体的相关度，包括：

基于所述初始梯度信息和各所述预设梯度信息，确定各所述预设梯度信息与对应位置处的初始梯度信息的角度信息；

对每一粒子对应的各角度信息进行归一化处理，确定各粒子与所述目标物体的相关度。

可选的，所述基于各所述相关度，确定目标物体的目标位置信息，包括：

如果存在大于相关度阈值的目标相关度，则确定各所述粒子对应的后验概率，并根据各所述后验概率和对应的预设中心信息，确定所述目标物体的目标位置信息；否则，对所述目标物体的物体图像进行检测，确定所述目标物体的目标位置信息。

可选的，所述确定各所述粒子对应的后验概率，包括：

分别确定各所述预设梯度信息与对应位置处的初始梯度信息的投影信息；

对每一粒子对应的各投影信息进行归一化处理，得到各所述粒子对应的后验概率。

可选的，所述目标位置信息包括目标中心位置和目标边缘位置；相应的，所述根据各所述后验概率和对应的预设中心信息，确定所述目标物体的目标位置信息，包括：