[发明专利]一种目标跟踪方法和装置

说明书

本申请实施例提供了一种目标跟踪方法和装置，能够在摄像装置采集的第T帧图像中生成采样框，采样框内包含目标人脸的第一兴趣区域，在第T帧图像中对采样框进行循环移位，以得到n个训练样本，每个训练样本对应一个分类标签，使用n个训练样本及其对应的分类标签训练一个非线性分类器，非线性分类器用于对输入的样本输出其与第一兴趣区域的响应程度，在第T+1帧图像中对采样框进行循环移位，以得到n个移位样本，使用非线性分类器从n个移位样本中确定与第一兴趣区域响应程度最高的目标样本，并根据目标样本更新第一兴趣区域，根据第一兴趣区域的位置调整摄像装置的视角。该技术方案能够适应摄像装置视野中有多个人脸和高动态等场景，鲁棒性强。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种目标跟踪方法和装置。

背景技术

机器人一般可以指的是具有半自主或全自主工作的能力，并且完成服务于人类工作的人造设备，例如个人或家庭使用的家用机器人、酒店内的送餐机器人、医院等场所的导诊机器人、银行大厅的迎宾机器人和公共场所的安保机器人等。

机器人利用其摄像装置采集用户图像，判断用户的位置，根据用户的位置调整摄像装置的方向，以期望在与用交互时使摄像装置始终朝向用户，实现对用户进行目标跟踪。然而目前基于摄像装置实现目标跟踪的方法在实际应用中还存着鲁棒性差的问题。例如：当有多人进入到摄像装置视野中时，机器人会检测到多个人脸，从而无法区分出哪个人脸是要追踪的人脸，从而导致目标跟踪失败；另外，当目标只有部分身体位于摄像装置视野中或者目标背对或侧脸面对机器人时，可能使机器人无法检测到人脸，从而导致目标跟踪失败时，可能导致摄像装置无法跟踪到目标；另外，当目标人脸被非目标遮挡时，机器人会直接跟踪非目标的人脸，导致目标跟踪失败。

发明内容

本申请实施例提供了一种目标跟踪方法和装置，能够提高使用摄像装置进行目标跟踪时的鲁棒性。

第一方面，本申请实施例提供了一种目标跟踪方法，包括：在摄像装置采集的第T帧图像中，确定至少一个第一人体框，每个第一人体框关联一个身份标识；从至少一个第一人体框中，确定与第一兴趣区域关联的第一目标人体框，第一目标人体框的宽度范围覆盖第一兴趣区域；在摄像装置采集的第T+1帧图像中，确定至少一个第二人体框，每个第二人体框关联一个身份标识；从至少一个第二人体框中，确定与第一兴趣区域关联的第二目标人体框，第二目标人体框的宽度范围覆盖第一兴趣区域；判断第一目标人体框的身份标识与第二目标人体框的身份标识是否相同；如果不相同，将摄像装置的视野保持在第一目标人体框的区域；如果相同，将摄像装置的视野调整至第二目标人体框的区域。

由以上技术方案可知，本申请实施例能够将被跟踪目标的目标人脸与其人体框建立关联，通过人体框对目标进行跟踪，当检测到目标人脸被遮挡时，本装置可以控制摄像装置保持在目标之前的人体框所在的区域，这样就可以在遮挡接触之后，继续跟踪目标，防止目标丢失。本申请实施例提供的方法通过在不同图像帧中匹配人体框的身份标识辨别目标，只需要跟踪图像的人体框区域，不需要对整个图像进行复杂的特征提取、神经网络计算等操作，因此能够在计算能力有限的机器人设备中运行，使计算能力有限的机器人设备也能够具备准确的目标跟踪能力。

在一种可选择的实现方式中，在摄像装置采集的第T帧图像中，确定至少一个第一人体框，每个人体框关联一个身份标识，包括：当第T帧图像是包含多个第一人体框的第一帧图像时，为每个第一人体框关联一个身份标识。这样，根据身份标识，就可以确定同一个人体框在不同图像帧中的位置。

在一种可选择的实现方式中，在摄像装置采集的第T+1帧图像中，确定至少一个第二人体框，每个第二人体框关联一个身份标识，包括：根据至少一个第一人体框在第T帧图像中的位置和估计的人体运动速度，估计至少一个第二人体框在第T+1帧图像中的位置；确定至少一个第一人体框与至少一个第二人体框之间的一一对应的关联关系；根据关联关系确定至少一个第二人体框和身份标识。由此，基于上述关联关系，本方法可以准确地检测各个人体框在不同图像中的位置和身份标识。