[发明专利]目标跟踪方法、目标检测方法和装置

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：

对一帧目标图像进行目标检测以得到至少一个检测框，对所述目标图像进行跟踪检测以得到至少一个跟踪框；

根据历史检测框和历史跟踪框，确定所述至少一个检测框的稳定度等级，其中，所述历史检测框是对其他一帧或多帧图像进行目标检测得到的检测框，所述历史跟踪框是对其他一帧或多帧图像进行跟踪检测得到的跟踪框；

将第一检测框与所述至少一个跟踪框分别进行匹配，根据匹配结果更新所述目标图像中显示的目标跟踪框，其中，所述第一检测框不包括所述至少一个检测框中稳定度等级为第一等级的检测框。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一等级为低稳定度。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据历史检测框和历史跟踪框，确定所述至少一个检测框的稳定度等级，包括：

从所述至少一个检测框中去除满足第一预设条件的检测框得到剩余的检测框；

将所述剩余的检测框和所述历史检测框进行匹配以得到所述剩余的检测框的稳定度等级，所述剩余的检测框中包括低稳定度的第二检测框；

将所述第二检测框和所述历史跟踪框进行匹配以更新所述第二检测框的稳定度等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述满足第一预设条件的检测框包括以下至少一种：检测置信度低于第一门限的检测框；相对于目标图像面积占比小于第二门限的检测框；针对同一目标的重复检测框。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据匹配结果更新所述目标图像中显示的跟踪框，包括：

根据第三检测框在所述目标图像中新建跟踪框，其中，所述第三检测框为所述第一检测框中稳定度等级为第二等级的并且所述匹配结果为未匹配的检测框。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二等级为高稳定度。

7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述根据匹配结果更新所述目标图像中显示的跟踪框，包括：

对所述目标图像中显示的第一跟踪框进行抑制或惩罚，其中，所述第一跟踪框为所述至少一个跟踪框中匹配结果为未匹配或低匹配度的跟踪框。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据加速度信息调节所述目标检测的频率。

9.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

根据前景对象训练集和重点关注对象训练集对深度神经网络进行训练得到训练后的深度神经网络，所述前景对象训练集包括第一图像集合和第一图像集合中各图像中的前景对象的位置信息，所述重点关注对象训练集包括所述第一图像集合、所述第一图像集合中各图像中的重点关注对象的位置信息以及所述第一图像集合中各图像中的重点关注对象的类别信息；

将目标图像输入所述训练后的深度神经网络，经过计算得到前景框的位置信息、重点类别框的位置信息和所述重点类别框对应的类别信息，其中，所述前景框为标识前景对象的检测框，所述重点类别框为标识重点关注对象的检测框。

10.一种目标跟踪装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于对一帧目标图像进行目标检测以得到至少一个检测框，对所述目标图像进行跟踪检测以得到至少一个跟踪框；

确定模块，用于根据历史检测框和历史跟踪框，确定所述至少一个检测框的稳定度等级，其中，所述历史检测框是对其他一帧或多帧图像进行目标检测得到的检测框，所述历史跟踪框是对其他一帧或多帧图像进行跟踪检测得到的跟踪框；

更新模块，用于将第一检测框与所述至少一个跟踪框分别进行匹配，根据匹配结果更新所述目标图像中显示的目标跟踪框，其中，所述第一检测框不包括所述至少一个检测框中稳定度等级为第一等级的检测框。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一等级为低稳定度。