[发明专利]一种目标跟踪方法、设备及存储介质

说明书

本说明书实施例提供了一种目标跟踪方法、设备及存储介质。该方法包括：对当前帧点云数据进行密度聚类，得到至少一个点云簇；采用至少一种匹配方式将点云簇与至少一个当前目标进行匹配，得到匹配结果，并根据匹配结果标记点云簇对应的目标；匹配结果指示没有当前目标与点云簇匹配，点云簇对应的目标为新目标，或者，匹配结果指示与当前目标一一匹配的点云簇，点云簇对应的目标为匹配结果指示的当前目标；至少一种匹配方式包括：特征匹配、空间匹配、根据加权结果进行匹配。本发明实施例可以提高目标跟踪的准确性。

技术领域

本说明书实施例涉及目标跟踪技术领域，尤其涉及一种目标跟踪方法、设备及存储介质。

背景技术

随着处理器等硬件算力水平的不断提高以及软件算法的飞速发展，对目标进行跟踪的实现方案已从传统的基于图像处理技术进行目标跟踪，发展到基于点云数据进行目标跟踪。

基于点云数据的目标跟踪方案一般都是对点云数据进行分割、聚类、提取局部或者全局特征描述符算子，再跟参考描述符算子匹配以此建立关联，实现目标跟踪。

若提取出相同或相近特征描述符算子，可能匹配不准确，导致关联错误。例如，提取到的特征描述符算子A和B相同，其分别对应的目标应为A’和B’，但与参考描述符算子匹配时，可能错误的将A和B均与目标A’对应的参考描述符算子匹配。

发明内容

本发明实施例提供一种目标跟踪方法、设备及存储介质，在提高目标跟踪的准确性。

本发明实施例提供一种目标跟踪方法，该方法包括：

对当前帧点云数据进行密度聚类，得到至少一个点云簇；

采用至少一种匹配方式将上述点云簇与至少一个当前目标进行匹配，得到匹配结果，并根据匹配结果标记点云簇对应的目标；该匹配结果指示没有当前目标与点云簇匹配，点云簇对应的目标为新目标，或者，该匹配结果指示与点云簇唯一匹配的当前目标，点云簇对应的目标为匹配结果指示的当前目标；

上述至少一种匹配方式包括：

将点云簇的特征描述符算子与当前目标的特征描述符算子进行特征匹配；

将点云簇的空间位置与当前目标的预估空间位置进行空间匹配；

将点云簇与当前目标的特征匹配偏差、点云簇与当前目标的空间匹配偏差、和点云簇与当前目标的运动参数匹配偏差进行加权，根据加权结果进行匹配；特征匹配偏差为点云簇与当前目标的特征描述符算子的偏差，空间匹配偏差为点云簇与当前目标的空间位置的偏差，运动参数匹配偏差为点云簇与当前目标的预估运动参数的偏差。

本发明实施例提供的目标跟踪方法，可以采用多种方式联合匹配，从而得到唯一的匹配结果，从而避免上述匹配错误的情况，避免目标关联错误，提高目标跟踪的准确性。

基于与上述目标跟踪方法实施例同样的发明构思，本发明实施例还提供一种目标跟踪设备，该设备包括：

存储器和处理器；

存储器用于保存处理器执行计算机程序时所使用的数据；

处理器用于执行计算机程序以实现如上述目标跟踪方法实施例提供的方法。

本发明实施例提供的目标跟踪设备，可以采用多种方式联合匹配，从而得到唯一的匹配结果，从而避免上述匹配错误的情况，避免目标关联错误，提高目标跟踪的准确性。

基于与上述目标跟踪方法实施例同样的发明构思，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：

对当前帧点云数据进行密度聚类，得到至少一个点云簇；