[发明专利]目标物体跟踪方法、装置及终端设备

说明书

本申请适用于图像处理技术领域，提供了目标物体跟踪方法、装置及终端设备，该目标物体跟踪方法包括：获取包含目标物体的图像序列，所述图像序列包括多帧图像；对所述多帧图像进行解析，确定所述目标物体在当前帧图像中的运动矢量和运动矢量残差；将所述运动矢量、所述运动矢量残差和所述目标物体在前一帧图像中的已知目标区域输入第一目标检测网络，确定所述目标物体在当前帧图像中的预测目标区域。本申请能够减少计算量进而提高对目标物体跟踪的运算速度。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及目标物体跟踪方法、装置及终端设备。

背景技术

视频目标跟踪是计算机视觉的一个研究热点，它为视频分析、视频检索、行为理解等提供支持，在军事制导、人机交互、医疗诊断等领域都有着日益广泛的研究价值和应用前景。传统的目标跟踪算法准确率较低，而且限制也较多。

而利用卷积神经网络的跟踪算法效果好但是速度慢。大多数卷积神经网络都是利用图像的RGB通道进行计算，对于跟踪算法来讲，需要前后两帧的信息才能发现哪些目标在这两帧当中发生了移动，因此计算时需要输入两帧图像数据，计算量较大导致算法速度慢。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本申请实施例提供了目标物体跟踪方法、装置及终端设备。

本申请是通过如下技术方案实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种目标物体跟踪方法，包括：

获取包含目标物体的图像序列，所述图像序列包括多帧图像；

对所述多帧图像进行解析，确定所述目标物体在当前帧图像中的运动矢量和运动矢量残差；

将所述运动矢量、所述运动矢量残差和所述目标物体在前一帧图像中的已知目标区域输入第一目标检测网络，确定所述目标物体在当前帧图像中的预测目标区域。

可选的，上述方法还包括对视频图像进行编码，得到上述图像序列的步骤，该步骤可以包括：

获取包含目标物体的视频图像；

对于视频图像中的每帧目标图像，将所述目标图像划分为多个预设大小的宏块，并计算每个宏块对应的像素值；

在各帧目标图像中取两相邻帧图像，基于两帧图像的各个宏块的像素值计算两帧图像的相似度；

对于相似度满足预设要求的多帧目标图像划分为一组进行编码，得到一图像序列，其中，只保留第一帧目标图像的完整数据，其它帧目标图像根据前一帧目标图像计算得出。

第二方面，本申请实施例提供了一种目标物体跟踪装置，包括：

获取模块，用于获取包含目标物体的图像序列，所述图像序列包括多帧图像；

解析模块，用于对所述多帧图像进行解析，确定所述目标物体在当前帧图像中的运动矢量和运动矢量残差；

预测目标区域确定模块，用于将所述运动矢量、所述运动矢量残差和所述目标物体在前一帧图像中的已知目标区域输入第一目标检测网络，确定所述目标物体在当前帧图像中的预测目标区域。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的目标物体跟踪方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的目标物体跟踪方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的目标物体跟踪方法。