[发明专利]一种目标人物跟随方法、计算机可读存储介质及机器人

权利要求书

1.一种目标人物跟随方法，其特征在于，包括：

获取当前帧图像，并在当前帧图像中进行人体检测；

若在当前帧图像中检测到人体，则在当前帧图像的各个人体检测框中进行人脸识别；

若识别到目标人物，则在当前帧图像之后的各帧图像中对所述目标人物进行持续的人体跟踪，并控制机器人对所述目标人物进行跟随。

2.根据权利要求1所述的目标人物跟随方法，其特征在于，所述在当前帧图像之后的各帧图像中对所述目标人物进行持续的人体跟踪，包括：

获取新的当前帧图像，通过预设的跟踪算法确定所述目标人物在该图像中的位置以及可靠度；

若所述可靠度小于预设的可靠度阈值，则记录一次目标暂时跟丢。

3.根据权利要求2所述的目标人物跟随方法，其特征在于，还包括：

若所述可靠度大于或等于所述可靠度阈值，则将预设的跟踪次数增加一个计数单位；

若所述跟踪次数小于或等于预设的跟踪次数阈值，则返回执行所述获取新的当前帧图像的步骤及其后续步骤。

4.根据权利要求3所述的目标人物跟随方法，其特征在于，还包括：

若所述跟踪次数大于所述跟踪次数阈值，则在当前帧图像中进行人体检测；

若在当前帧图像中检测到人体，则分别计算当前帧图像的各个人体检测框与预设的跟踪框之间的交并比；

从当前帧图像的各个人体检测框中选取优选检测框，所述优选检测框为与所述跟踪框之间的交并比最大的人体检测框；

计算所述优选检测框中的图像与所述跟踪框中的图像之间的相似度；

若所述优选检测框中的图像与所述跟踪框中的图像之间的相似度大于或等于预设的相似度阈值，则将所述优选检测框确定为新的跟踪框，并返回执行所述在当前帧图像之后的各帧图像中对所述目标人物进行持续的人体跟踪的步骤及其后续步骤。

5.根据权利要求2所述的目标人物跟随方法，其特征在于，在记录一次目标暂时跟丢之后，还包括：

获取新的当前帧图像，并在当前帧图像中进行人体检测；

若在当前帧图像中检测到人体，则分别计算当前帧图像的各个人体检测框中的图像与预设的跟踪框中的图像之间的相似度；

从当前帧图像的各个人体检测框中选取相似检测框，所述相似检测框中的图像与所述跟踪框中的图像之间的相似度最大；

若所述相似检测框中的图像与所述跟踪框中的图像之间的相似度大于或等于预设的相似度阈值，则将所述相似检测框确定为新的跟踪框，并返回执行所述在当前帧图像之后的各帧图像中对所述目标人物进行持续的人体跟踪的步骤及其后续步骤。

6.根据权利要求5所述的目标人物跟随方法，其特征在于，还包括：

若所述相似检测框中的图像与所述跟踪框中的图像之间的相似度小于所述相似度阈值，则将目标暂时跟丢的次数增加一个计数单位；

若目标暂时跟丢的次数大于或等于预设的跟丢次数阈值，则确定目标完全跟丢；

若目标暂时跟丢的次数小于跟丢次数阈值，则返回执行所述获取新的当前帧图像，并在当前帧图像中进行人体检测的步骤及其后续步骤。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的目标人物跟随方法，其特征在于，所述控制机器人对所述目标人物进行跟随，包括：

确定所述机器人与所述目标人物之间的距离；

若所述距离大于预设的距离阈值，则控制所述机器人向所述目标人物靠近；

确定所述目标人物在当前帧图像中的位置；

若所述位置不在预设的中心区域内，则控制所述机器人根据所述位置进行方向调整。

8.一种机器人，其特征在于，包括：

人体检测模块，用于在图像中进行人体检测；

人脸识别模块，用于在人体检测框中进行人脸识别；

人体跟踪模块，用于在各帧图像中对目标人物进行持续的人体跟踪；

人体重识别模块，用于计算人体图像之间的相似度，根据相似度重新识别目标人物；

运动控制模块，用于控制机器人对目标人物进行跟随。