[发明专利]目标对象的跟踪轨迹的确定方法和装置、存储介质

说明书

本发明公开了一种目标对象的跟踪轨迹的确定方法和装置、存储介质。其中，该方法包括：通过基于背景去除的多目标检测和基于光流的位置预测两种方式产生目标候选区域，在经过目标检测的回归算法对当前帧的目标区域进行优化并生成分类得分，然后将所有的目标框通过非极大值抑制的方法进行筛选，最后生成目标运动轨迹。其中，算法中加入基于光流的位置预测模块，为后续的多目标跟踪提供候选区域，解决了目标移动速度较快时的跟丢现象。

技术领域

本发明涉及目标跟踪领域，具体而言，涉及一种目标对象的跟踪轨迹的确定方法和装置、存储介质。

背景技术

视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向，该技术涉及到光学、计算机科学、认知科学和数学等多个领域。随着近年来计算机科学的飞速发展以及人类对于计算机视觉领域的不断探索，视觉目标跟踪广泛应用于视频监控、人机交互、智能驾驶以及机器人视觉导航等各个领域。同时，该技术在军事领域上也存在着极其重要的研究意义，包括成像制导导弹和无人机自主导航系统等。视觉目标跟踪连接着底层的目标检测识别和高层的图像信息分析，在计算机视觉领域发挥着不可或缺的作用，历年来备受广大学者的关注。

现有技术中，专利申请号201010221290.4中公开了视频监控中基于运动目标检测的多目标跟踪方法，该方法首先使用背景去除法检测前景运动目标；然后建立当前帧前景目标团块与前一帧已检测到的目标之间的关联矩阵，并以此来判断目标所处的各种状态(如目标消失、目标保持初始状态、目标重合、目标分离等)，对处于分离状态的目标进行二次跟踪；最后更新目标的位置、面积及核加权颜色直方图等特征，实现对多个目标的跟踪。该方案采用关联矩阵的方式进行前后帧目标的计算，在面临目标尺度、角度、形态发生较大变化时，算法性能会产生较大误差，容易产生目标身份ID的跳变。

专利申请号201910612233.X中公开了一种目标跟踪的尺度估计方法以及相关装置。其中，目标跟踪的尺度估计方法包括：分别对摄像器件拍摄得到的前后两帧图像进行光流检测，得到前后两帧图像的光流点的光流信息；通过前后两帧图像的光流信息确定目标在后帧图像中的初始预测区域；基于初始预测区域，将初始预测区域的预设倍数的区域确定为搜索区域，并将后帧图像划分为多个子区域；通过光流点的光流信息确定搜索区域内每一个光流点所属的子区域；通过统计搜索区域内每一个光流点所属的子区域，确定目标在后帧图像的目标尺度。该方案单一的使用了光流信息得到的尺度估计，并未充分利用光流信息预测出未来帧的目标位置信息，对于多目标跟踪的效果提升不够明显。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种目标对象的跟踪轨迹的确定方法和装置、存储介质，以至少解决现有技术中，目标移动速度较快时的跟丢的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种目标对象的跟踪轨迹的确定方法，包括：对目标视频中包括的连续的第t-1帧图像和第t帧图像基于背景去除的多目标检测，得到所述第t帧图像中的第一目标候选区域以及所述第一目标候选区域的第一位置信息，其中，所述第一目标候选区域为第一目标对象所在的位置；对所述第t-1帧图像和所述第t帧图像基于光流的位置预测，得到所述第t帧图像中的第二目标候选区域以及所述第二目标候选区域的第二位置信息，其中，所述第二目标候选区域为第二目标对象所在的位置；根据所述第一位置信息和所述第二位置确定所述第一目标候选区域和所述第二目标候选区域中重叠区域大于或等于第一预定阈值的目标候选区域，并将所述目标候选区域确定为所述第t帧图像中的目标区域；根据所述目标区域的位置信息加入到所述目标视频中的目标对象的目标轨迹中，更新所述目标轨迹。