[发明专利]一种抗遮挡的动作跟踪方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种抗遮挡的动作跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：在轨道上设置摄像头，轨道的一端为摄像头的初始位置；摄像头以固定物为参照物，预估目标人物的身高信息，所述目标人物可以是单个或多个人；

步骤2：获取目标人物多帧骨骼关节点图像的三维空间坐标，并对目标人物骨骼关节点图像三维空间坐标进行降维处理；

所述的三维空间坐标的坐标系为OXYZ，摄像头所在位置为坐标原点，沿轨道的方向为X轴的方向，Z轴方向与X轴的方向垂直，且Z轴与X轴构成的平面与水平面平行，Y轴垂直于Z轴和X轴所在的平面，同一目标人物骨骼关节点的三维空间坐标用(x,y,z)表示，降维后采用二维坐标 (x,y)表示目标人物的骨骼关节点；

相对于同一目标人物不同骨骼 关节点间z坐标的差异，不同目标人物之间的z坐标相差较大；联合测得的目标人物高度h、以及二维坐标中的骨骼 关节点(x,y)表示不同目标人物骨骼关节点；

步骤3，根据连续多帧图像中骨骼关节点的完整度，判定目标跟踪图像的目标遮挡状态；目标遮挡状态分为短期遮挡状态和长期遮挡状态；所述短期遮挡状态是指目标人物处于遮挡状态的连续帧的数量小于等于缺失帧阈值时，则判定目标人物处于短期遮挡状态；当目标人物处于遮挡状态的连续帧的数量大于缺失帧阈值时，则判定目标人物处于长期遮挡状态；

步骤4：对短期遮挡状态的目标人物进行跟踪；

当目标人物处于短期遮挡状态，对遮挡部分的骨骼关节点运动轨迹进行Kalman预测，当摄像头检测到有骨骼关节点重现时，依据目标人物未被遮挡部分的骨骼关节点的运动状态对重现骨骼关节点的运动轨迹进行预测，并将重现骨骼关节点预测轨迹与重现骨骼关节点的实际轨迹进行比较，重现骨骼关节点的预测轨迹与实际轨迹的重合度越高，则说明可信度高，当可信度大于设定的可信度阈值时，说明重现的骨骼关节点是目标人物的骨骼关节点，反之，当可信度小于设定的可信度阈值时，重现的骨骼关节点则不是目标人物的骨骼关节点，当同一目标人物处于遮挡状态的连续帧的数量大于缺失帧阈值时，则判定该目标人物处于长期遮挡状态；

步骤5，对长期遮挡状态下的目标人物进行跟踪；

当处于长期遮挡状态时，摄像头在滑轨上进行移动，移动到轨道另一端，摄像头将目标人物的原位置信息进行坐标变换，即移动后的坐标是在目标人物所有骨骼关节点的原坐标乘上坐标变换矩阵，进行对长期遮挡状态下的目标人物进行跟踪。

2.根据权利要求1所述一种抗遮挡的动作跟踪方法，其特征在于，步骤1中，预估目标人物的身高信息的方法是，在摄像头固定角度下，利用固定参照物已知高度和参照物与目标人物固定视角下形成的夹角获取目标人物的身高信息；所述固定角度是指摄像头与竖直平面以及水平面所成角度是固定的。

3.根据权利要求1或2所述一种抗遮挡的动作跟踪方法，其特征在于，步骤3中根据连续多帧图像中骨骼关节点获取的完整度，判定目标跟踪图像的目标遮挡状态，具体方法为，当连续多帧图像中骨骼关节点的数量少于目标人物骨骼关节点总量的1/3时，则判定目标跟踪图像的目标是遮挡状态。

4.根据权利要求1所述一种抗遮挡的动作跟踪方法，其特征在于，步骤3中所述缺失帧阈值等于十帧或二十帧。

5.一种抗遮挡的目标跟踪装置，其特征在于，包括图像获取模块、信息获取模块、状态判定模块和策略执行模块；

图像获取模块，用于获取多帧目标人物图像；

信息获取模块，用于获取每帧目标跟踪图像的多种特征信息；

状态判定模块，包含有用于完成权利要求3中步骤3的可执行指令，用于根据图像中骨骼关节点的完整度，判定目标遮挡状态；

策略执行模块，包含有用于完成权利要求1中步骤4-5的可执行指令。

6.一种存储介质，其特征在于，包括可执行指令，当所述可执行指令被信息处理设备执行时，使得所述信息处理设备执行权利要求3中步骤1-5所述的方法。