[发明专利]目标跟踪方法、装置、设备、介质及程序产品

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：

获取目标区域图像以及搜索区域图像，其中，所述目标区域图像中包括待跟踪目标；

通过预设目标跟踪模型对所述目标区域图像以及所述搜索区域图像分别进行特征提取，以确定目标区域图像特征以及搜索区域图像特征，其中，所述目标跟踪模型为基于孪生网络跟踪算法所生成的算法模型；

根据所述目标区域图像特征以及所述搜索区域图像特征生成响应图，其中，所述响应图中的各个响应点特征用于表征所述目标区域图像特征与所述搜索区域图像特征中各个部分的相似度；

根据所述响应图确定所述待跟踪目标在所述搜索区域图像中的位置。

2.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述通过预设目标跟踪模型对所述目标区域图像以及所述搜索区域图像分别进行特征提取，包括：

利用所述预设目标跟踪模型中的目标区域学习分支对所述目标区域图像进行特征提取；

利用所述预设目标跟踪模型中的搜索区域学习分支对所述搜索区域图像进行特征提取，其中，所述目标区域学习分支与所述搜索区域学习分支之间权重共享。

3.根据权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述利用所述预设目标跟踪模型中的目标区域学习分支对所述目标区域图像进行特征提取，包括：

利用所述目标区域学习分支中的第一特征提取器网络对所述目标区域图像进行特征提取，其中，所述第一特征提取器网络中包括双注意力机制；

对应的，所述利用所述预设目标跟踪模型中的搜索区域学习分支对所述搜索区域图像进行特征提取，包括：

利用所述搜索区域学习分支中的第二特征提取器网络对所述搜索区域图像进行特征提取，其中，所述第二特征提取器网络中包括所述双注意力机制；

所述双注意力机制用于提高所述待跟踪目标对应的关键特征的权重值，所述关键特征用于表征待跟踪目标的物体特性。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述响应图确定所述待跟踪目标在所述搜索区域图像中的位置，包括：

根据所述响应图确定响应值最大的目标特征位置；

将所述目标特征位置映射到所述搜索区域图像的原始尺寸，则所述目标特征位置在搜索区域图像中对应的目标位置为所述待跟踪目标在所述搜索区域图像中的位置。

5.根据权利要求1-3中任意一项所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述获取目标区域图像以及搜索区域图像，包括：

获取目标选择指令，所述目标选择指令用于从当前帧图像中确定所述待跟踪目标，所述搜索区域图像为所述当前帧图像的下一帧图像。

6.根据权利要求5所述的目标跟踪方法，其特征在于，在所述根据所述响应图确定所述待跟踪目标在所述搜索区域图像中的位置之后，还包括：

在所述搜索区域图像中显示跟踪标识，所述跟踪标识用于在所述搜索区域图像标识所述待跟踪目标，其中，所述跟踪标识的显示位置根据所述待跟踪目标在所述搜索区域图像中的位置以及所述待跟踪目标的尺寸进行确定。

7.根据权利要求1-3中任意一项所述的目标跟踪方法，其特征在于，还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括目标区域图像训练集以及搜索区域图像训练集；

利用所述目标区域图像训练集中的训练目标区域图像以及所述搜索区域图像训练集中的训练搜索区域图像对所述预设目标跟踪模型进行训练。