[发明专利]一种应用于智慧安防的多目标跟踪方法及装置有效
申请号: | 202110144211.2 | 申请日: | 2021-02-02 |
公开(公告)号: | CN112819859B | 公开(公告)日: | 2023-06-02 |
发明(设计)人: | 请求不公布姓名 | 申请(专利权)人: | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246 |
代理公司: | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人: | 刘广达 |
地址: | 401329 重庆市*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 应用于 智慧 多目标 跟踪 方法 装置 | ||
本发明公开了一种应用于智慧安防的多目标跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:根据目标图像帧中携带的时间戳信息,对各个目标图像帧进行图像融合,得到多个目标对象的目标跟踪轨迹。因此,采用本申请实施例,由于引入了能够精准地区分不同目标对象的第一标识,并采用多种方法对多个图像帧中的多个目标对象进行精准目标识别,以保证得到的对应于不同目标对象的各个图像帧集合是精准的,且有明显区分度的,因此,最终得到的多个目标对象的目标跟踪轨迹是精准的。此外,接收到的目标用户的触控指令中携带有目标跟踪对象信息和目标跟踪区域信息,这样,使得最终得到的多个目标对象的目标跟踪轨迹能够灵活地实现与目标用户的互动,提高了用户体验度。
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,特别涉及一种应用于智慧安防的多目标跟踪方法及装置。
背景技术
随着摄像头的普及,可以通过摄像头对多目标进行跟踪,并将多目标跟踪技术应用于智慧安防领域中。现有的多目标跟踪方法主要包括以下步骤:目标检测、目标识别以及数据关联。通过目标检测,能够精准地对每帧图片中的所有目标对象的位置进行定位。目标识别是精准地识别出每帧图片中的所有目标对象所属的类别。数据关联是在多帧图像之间把同一目标对象进行关联,从而实现对同一目标对象的连续跟踪,最终得到同一目标对象的连续跟踪轨迹。因此,现有的多目标跟踪方法往往依赖于现有的目标检测结果以及目标识别结果。
但是,对于目标检测来说,若某一帧图片中包括众多行人,并且各个行人之间还存在遮挡现象,则很难从众多行人中精准地检测到目标行人,并框出该目标行人的检测框。现有的目标识别方法往往不够精准,无法精准地从某一帧图片中识别出目标对象所属类型。此外,传统的数据关联算法往往依赖上述目标对象的检测结果和目标对象的识别结果,因此,现有的多目标跟踪结果往往是不准确的。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种应用于智慧安防的多目标跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质,以解决上述技术问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种应用于智慧安防的多目标跟踪方法,所述方法包括:
获取用于对预设区域进行安防的监控视频;
对所述监控视频进行图像提取,得到多个图像帧,所述图像帧中携带有每一个目标对象对应的标识,所述标识包括用于区分不同目标对象的第一标识、用于标识任意一个目标对象当前所处区域的第二标识和用于标识各个图像帧时序的第三标识;
对所述多个图像帧中的多个目标对象进行目标识别,得到对应于不同目标对象的各个图像帧集合;
接收目标用户的触控指令,所述触控指令中携带有目标跟踪对象信息和目标跟踪区域信息,所述目标跟踪区域信息用于在与所述预设区域对应的电子地图上标识出跟踪所述目标跟踪对象的目标跟踪区域;
根据所述触控指令中携带的所述目标跟踪对象信息和所述目标跟踪区域信息,从对应于不同目标对象的各个图像帧集合中确定出待进行图像融合的各个目标图像帧,所述目标图像帧中携带有时间戳信息;
根据所述目标图像帧中携带的所述时间戳信息,对各个目标图像帧进行图像融合,得到多个目标对象的目标跟踪轨迹。
在一种实施方式中,所述对所述多个图像帧中的多个目标对象进行目标识别包括:
根据目标对象类型预估模型,预估所述多个图像帧中包括的多个目标对象的类型对应的预估概率;
若任意一种类型的目标对象对应的预估概率大于或者等于预设概率阈值,则判断出当前目标对象的类型为预估类型;
根据所述预估类型预先配置的进行目标特征提取的多个目标特征参数,对当前目标对象进行目标特征提取,提取出对应的多个目标特征;
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