[发明专利]图像训练样本的生成方法及装置、运动跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种图像训练样本的生成方法，其特征在于，包括：

获取原始图像和所述原始图像中跟踪对象的区域；

对所述原始图像进行运动模糊处理，得到运动模糊图像；以及确定所述原始图像中每个像素点到所述区域的最短距离，其中，若该像素点落入所述区域，则所述最短距离为预设值；

对所述原始图像中的每个像素点，根据该像素点到所述区域的最短距离确定该像素点的原始权重，所述最短距离和所述原始权重正相关，所述原始权重用于表征该像素点的原始像素值在合成处理中占的比重；将用于表示权重和的指定值与所述原始权重的差值，确定为该像素点的模糊权重，所述模糊权重用于表征该像素点的模糊像素值在合成处理中占的比重，所述模糊像素值是指该像素点在所述运动模糊图像中的像素值；根据所述原始像素值、所述原始权重、所述模糊像素值以及所述模糊权重，确定该像素点的合成像素值，得到图像训练样本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述原始像素值、所述原始权重、所述模糊像素值以及所述模糊权重，确定该像素点的合成像素值，包括：

根据以下公式确定该像素点的合成像素值：

dst＝α*src1+β*src2+γ；

其中，dst表示该像素点的合成像素值，α表示所述原始权重，src1表示所述原始像素值，β表示所述模糊权重，src2表示所述模糊像素值，γ为调节因子，根据设定的所述图像训练样本中像素点的平均像素值或最大像素值确定。

3.一种运动跟踪方法，其特征在于，包括：

获取图像序列；

按照图像采集顺序，将所述图像序列中的每个图像输入到建立的第一运动跟踪模型中，得到第一跟踪信息，所述第一跟踪信息至少包括用于表示所述图像中跟踪对象的模糊程度的模糊指示信息；

若根据所述模糊指示信息所述确定所述图像中跟踪对象的模糊程度高于预设模糊程度，则将所述图像输入到第二运动跟踪模型中，得到第二跟踪信息，所述第二运动跟踪模型是利用采用权利要求1-2任一所述的方法生成的图像训练样本训练得到的；

输出所述第二跟踪信息中包含的所述图像中跟踪对象的区域信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

若根据所述模糊指示信息确定所述图像中跟踪对象的模糊程度不高于所述预设模糊程度，则输出所述第一跟踪信息中包含的所述图像中跟踪对象的区域信息。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，将所述图像输入到任一运动跟踪模型中之前，还包括：

根据所述图像的相邻图像中跟踪对象的跟踪结果，确定所述图像中跟踪对象的跟踪区域，所述相邻图像的图像采集时刻早于所述图像的图像采集时刻；

截取所述跟踪区域内的图像作为所述任一运动跟踪模型的输入。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述图像的相邻图像中跟踪对象的跟踪结果，确定所述图像中跟踪对象的跟踪区域，包括：

若确定在N个连续的相邻图像中未跟踪到所述跟踪对象，则将所述图像的指定区域作为所述图像中跟踪对象的跟踪区域，N为大于零的整数；

若确定在N个连续的相邻图像中跟踪到所述跟踪对象，则对最近一次跟踪到的所述相邻图像中所述跟踪对象的区域进行放大，得到所述图像中跟踪对象的跟踪区域。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对最近一次跟踪到的所述相邻图像中所述跟踪对象的区域进行放大，包括：

若所述任一运动跟踪模型为所述第一运动跟踪模型，则按照第一放大倍数对所述最近一次跟踪到的所述相邻图像中所述跟踪对象的区域进行放大；

若所述任一运动跟踪模型为所述第二运动跟踪模型，则按照第二放大倍数对所述最近一次跟踪到的所述相邻图像中所述跟踪对象的区域进行放大，所述第二放大倍数大于所述第一放大倍数。