[发明专利]执行目标对象跟踪的方法和装置

权利要求书

1.一种执行目标对象跟踪的方法，包括：

获取图像中的目标对象区域图像的第一深度特征和搜索区域图像的第二深度特征；

根据第一深度特征与第二深度特征获得全局响应图，并根据全局响应图获得第一阶段目标对象包围框预测结果；

根据第一阶段目标对象包围框预测结果对第二深度特征进行更新；

基于第一深度特征获得多个局部特征块，根据所述多个局部特征块与更新后的第二深度特征获得局部响应图，并根据局部响应图获得第二阶段目标对象包围框预测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其中，基于第一深度特征获得多个局部特征块包括：将第一深度特征或通过对第一深度特征进行进一步特征提取而获得的第三深度特征进行分块来获得多个局部特征块，

根据所述多个局部特征块与更新后的第二深度特征获得局部响应图包括：对所述多个局部特征块与更新后的第二深度特征或通过对更新后的第二深度特征进行进一步特征提取而获得的第四深度特征进行块相关来获得局部响应图。

3.如权利要求2所述的方法，其中，对所述多个局部特征块与更新后的第二深度特征或通过对更新后的第二深度特征进行进一步特征提取而获得的第四深度特征进行块相关来获得局部响应图包括：对所述多个局部特征块中的每个局部特征块与更新后的第二深度特征或第四深度特征进行块相关来获得多个局部子响应图，并且对所述多个局部子响应图进行融合来获得所述局部响应图；

其中，根据局部响应图获得第二阶段目标对象包围框预测结果包括：根据所述局部响应图预测第二阶段目标对象包围框的位置偏移和尺寸偏移，并且根据预测出的位置偏移和尺寸偏移获得第二阶段目标对象包围框预测结果。

4.如权利要求3所述的方法，其中，对所述多个局部子响应图进行融合来获得所述局部响应图包括：

将所述多个局部特征块中的每个局部特征块分类为目标对象特征块或背景特征块；

将与目标对象特征块对应的局部子响应图和与背景特征块对应的子响应图进行融合来获得所述局部响应图。

5.如权利要求4所述的方法，其中，将所述多个局部特征块中的每个局部特征块分类为目标对象特征块或背景特征块包括：

以目标对象子图像上标定的初始目标对象包围框作为分类依据，根据每个局部特征块与初始目标对象包围框之间的重叠区域占所述每个局部特征块的比值，将所述每个局部特征块分类为目标对象特征块或背景特征块。

6.如权利要求3所述的方法，其中，第一阶段目标对象包围框预测结果和第二阶段目标对象包围框预测结果均包括目标对象包围框的位置信息和尺寸信息，位置偏移是第二阶段目标对象包围框的中心位置坐标与第一阶段目标对象包围框的中心位置坐标之间的坐标偏移，尺寸偏移是第二阶段目标对象包围框与预先指定的目标对象包围框之间的尺寸偏移，

其中，根据预测出的位置偏移和尺寸偏移获得第二阶段目标对象包围框预测结果包括：

当坐标偏移的绝对值之和大于预设阈值时，将第一阶段目标对象包围框预测结果作为第二阶段目标对象包围框预测结果；

当坐标偏移的绝对值之和小于或等于所述预设阈值时，通过将第一阶段目标对象包围框的中心位置与预测出的位置偏移相加并且将预先指定的目标对象包围框的尺寸与预测出的尺寸偏移相加来获得第二阶段目标对象包围框预测结果。

7.如权利要求6所述的方法，其中，根据全局响应图获得第一阶段目标对象包围框预测结果包括：

将全局响应图中分值最大的位置作为第一阶段目标对象包围框预测结果中包括的位置信息，并将在当前帧图像之前的图像上预测出的目标对象包围框的尺寸作为第一阶段目标对象包围框预测结果中包括的尺寸信息。

8.如权利要求2所述的方法，其中，将第一深度特征或通过对第一深度特征进行进一步特征提取而获得的第三深度特征进行分块来获得多个局部特征块包括：按照以下三种划分方式之一将第一深度特征或第三深度特征进行分块：

各局部特征块之间彼此不重叠的划分方式；

相邻局部特征块之间彼此重叠的划分方式；

基于预定的块分布的划分方式。