[发明专利]目标跟踪方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述目标跟踪方法包括：

获取第一帧图像中目标物体的第一包围框和所述第一包围框的标识信息，其中，所述标识信息为所述第一包围框中物体的跟踪标识；

获取第二帧图像中所述目标物体的第二包围框，所述第二帧图像与所述第一帧图像相邻且时间上后继于所述第一帧图像；

检测所述第一包围框与所述第二包围框的重叠度是否大于重叠度阈值；

若所述第一包围框与所述第二包围框的重叠度大于重叠度阈值，则将所述第二包围框作为目标包围框；

获取所述第一包围框中所述目标物体的第一目标特征和所述目标包围框中所述目标物体的第二目标特征；

检测所述第一目标特征与所述第二目标特征的相似度是否大于相似度阈值；

若所述第一目标特征与所述第二目标特征的相似度大于相似度阈值，则将所述第一包围框的标识信息作为所述目标包围框的标识信息。

2.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，若所述第二包围框包括至少两个包围框，则所述检测所述第一包围框与所述第二包围框的重叠度是否大于重叠度阈值包括：

获取所述第一包围框与所述第二包围框的至少两个重叠度；

检测所述至少两个重叠度中最大的重叠度是否大于重叠度阈值；

相应地，所述若所述第一包围框与所述第二包围框的重叠度大于重叠度阈值，则将所述第二包围框作为目标包围框包括：

若所述至少两个重叠度中最大的重叠度大于重叠度阈值，则将最大的重叠度对应的包围框作为目标包围框。

3.如权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述检测所述至少两个重叠度中最大的重叠度是否大于重叠度阈值包括：

对所述至少两个重叠度进行重排序，获取所述至少两个重叠度中最大的重叠度；

检测所述最大的重叠度是否大于重叠度阈值。

4.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述获取第一帧图像中目标物体的第一包围框包括：

获取第一帧图像；

根据深度学习目标检测网络，获取所述第一帧图像中目标物体的第一包围框的位置；

相应地，所述获取第二帧图像中所述目标物体的第二包围框包括：

获取第二帧图像；

根据所述深度学习目标检测网络，获取所述第二帧图像中所述目标物体的第二包围框的位置；

相应地，所述检测所述第一包围框与所述第二包围框的重叠度是否大于重叠度阈值包括：

根据所述第一包围框的位置和所述第二包围框的位置，获取所述第一包围框与所述第二包围框的重叠度；

检测所述重叠度是否大于重叠度阈值。

5.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，获取所述第一包围框的标识信息包括：

检测所述第一包围框是否对应标识信息；

若所述第一包围框未对应标识信息，则生成标识信息，并将生成的标识信息赋予所述第一包围框。

6.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述检测所述第一目标特征与所述第二目标特征的相似度是否大于相似度阈值包括：

利用欧氏距离计算所述第一目标特征与所述第二目标特征的相似度；

检测所述相似度是否大于相似度阈值。

7.如权利要求1至6任一项所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述获取所述第一包围框中所述目标物体的第一目标特征和所述目标包围框中所述目标物体的第二目标特征包括：

利用深度残差网络模型，获取所述第一包围框中所述目标物体的第一目标特征和所述目标包围框中所述目标物体的第二目标特征。