[发明专利]一种目标跟踪的方法、系统、设备及计算机存储介质

说明书

本发明提供一种目标跟踪的方法、系统、设备及存储介质，解决在跟踪目标较模糊或被遮挡时易丢失的问题，该方法包括：检测第一可见光图像中跟踪目标所在的第一可见光目标检测区域，计算第一可见光目标检测区域中存在跟踪目标的可信度；若该可信度小于预设可信阈值，至少执行一次以下操作：检测与第一可见光图像同时采集的第一红外图像中跟踪目标所在的第一红外目标检测区域；对第一红外目标检测区域对应的拍摄区域进行图像聚焦，获取聚焦后拍摄的第二可见光图像和第二红外图像，计算跟踪目标在第二可见光图像和第二红外图像中对应目标检测区域的融合可信度，直至融合可信度大于预设可信阈值；将第二可见光图像作为对跟踪目标进行跟踪所使用的图像。

技术领域

本发明涉及目标跟踪技术领域，特别涉及一种目标跟踪的方法、系统、设备及计算机存储介质。

背景技术

随着监控设备的不断发展普及，视觉目标跟踪技术在视频监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用，已经成为了计算机视觉领域的重点研究内容。现有的单目相机在进行目标跟踪时常常因为目标存在遮挡或者目标颜色和背景颜色较为接近而丢失目标。而双目相机虽然能依靠红外和可见光两个波段的信息构建信息更丰富的目标模型，但同时融合之后的图像往往难以保证各特征的准确性。

鉴于此，如何利用双目相机在跟踪目标较模糊或者被遮挡的时候继续跟踪目标成为了亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种目标跟踪的方法、系统、设备及存储介质，用以解决现有技术中双目相机在跟踪目标较模糊或者被遮挡的时候容易丢失跟踪目标的问题。

本发明第一方面提供了一种目标的方法，应用于具有双目摄像功能的目标跟踪设备，所述目标跟踪设备包括红外摄像装置和可见光摄像装置，所述方法包括：

获取同时采集的第一红外图像和第一可见光图像，检测所述第一可见光图像中跟踪目标所在的第一可见光目标检测区域，并计算所述第一可见光目标检测区域中存在所述跟踪目标的可信度；

若所述第一可见光目标检测区域的可信度小于预设可信阈值，则至少执行一次以下操作：检测所述第一红外图像中所述跟踪目标所在的第一红外目标检测区域；并对所述第一红外目标检测区域对应的拍摄区域进行图像聚焦，获取聚焦后的第二可见光图像和第二红外图像，计算所述第二可见光图像中跟踪目标的第二可见光目标检测区域和所述第二红外图像中跟踪目标的第二红外光目标检测区域的融合可信度，直至所述融合可信度大于所述预设可信阈值；所述融合可信度为融合可见光目标跟踪结果和红外目标跟踪结果计算出的可信度；

将所述第二可见光图像作为对所述跟踪目标进行跟踪所使用的图像。

可选的，检测所述第一可见光图像中跟踪目标所在的第一可见光目标检测区域，并计算所述第一可见光目标检测区域中存在所述跟踪目标的可信度，包括：

提取所述第一可见光图像中的特征点并与预设跟踪目标图像的特征点进行匹配，将所述第一可见光图像中匹配成功的特征点作为第一可见光特征点，并将所述第一可见光特征点所在的区域作为所述第一可见光目标检测区域，所述特征点是图像中具有显著差异和代表性的点；

基于目标运动预测算法和连续的多张历史可见光图像，预测所述第一可见光图像的第一目标运动预测区域；其中，所述历史可见光图像与所述第一可见光图像具有相同的跟踪目标；

计算所述第一可见光目标检测区域和第一目标运动预测区域的相似度，将所述相似度作为所述第一可见光目标检测区域的可信度。

可选的，检测所述第一红外图像中跟踪目标所在的第一红外目标检测区域，包括：

将所述第一可见光图像中的第一可见光目标检测区域映射至所述第一红外图像上的对应区域，获得第一红外映射区域；

对所述第一红外映射区域进行几何放大并提取特征点，将提取的特征点与所述预设跟踪目标图像的特征点进行匹配，将所述提取的特征点中匹配成功的特征点作为第一红外特征点；