[发明专利]目标跟踪方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：

对待处理视频中的当前帧进行目标检测，得到待处理目标的第一整体位置区域和所述第一整体位置区域内的第一局部位置区域；

基于参考帧中所述待处理目标的跟综结果，预测所述当前帧中所述待处理目标的第二整体位置区域和所述第二整体位置区域内的第二局部位置区域；其中，所述第二局部位置区域对应所述第一局部位置区域，所述参考帧包括所述待处理视频中所述当前帧的前向帧；

将所述第一整体位置区域、所述第一局部位置区域、所述第二整体位置区域以及所述第二局部位置区域进行关联，得到所述待处理目标的跟踪结果。

2.根据权利要求1所述的跟踪方法，其特征在于，所述对待处理视频中的当前帧进行目标检测，得到待处理目标的第一整体位置区域和所述第一整体位置区域内的第一局部位置区域的步骤，包括：

基于训练后的目标检测模型对所述当前帧进行目标检测，得到所述待处理目标的所述第一整体位置区域和所述第一局部位置区域；所述目标检测模型是利用标注有历史目标的整体位置区域以及所述整体位置区域内的局部位置区域的训练样本进行训练得到的。

3.根据权利要求1所述的跟踪方法，其特征在于，所述基于参考帧中所述待处理目标的跟综结果，预测所述当前帧中所述待处理目标的第二整体位置区域和所述第二整体位置区域内的第二局部位置区域的步骤，包括：

基于参考帧中所述待处理目标的跟综结果，利用滤波算法预测所述第二整体位置区域对应的第一整体中心点坐标，以及所述第二局部位置区域对应的第一局部中心点坐标；

基于所述第一整体中心点坐标和所述第一局部中心点坐标，利用回归网络模型预测得到所述第二整体位置区域和所述第二局部位置区域，所述第二整体位置区域和所述第二局部位置区域关联。

4.根据权利要求3所述的跟踪方法，其特征在于，所述基于所述第一整体中心点坐标和所述第一局部中心点坐标，利用回归网络模型预测得到所述第二整体位置区域和所述第二局部位置区域的步骤，包括：

基于所述第一整体中心点坐标和所述第一局部中心点坐标，确定第一特征向量，所述第一特征向量表征所述第二整体位置区域和所述第二局部位置区域的位置关系；

基于所述第一特征向量，利用所述回归网络模型预测得到所述第二整体位置区域和所述第二局部位置区域。

5.根据权利要求4所述的跟踪方法，其特征在于，所述基于所述第一特征向量，利用所述回归网络模型预测得到所述当前帧中所述第二整体位置区域和所述第二局部位置区域的步骤，包括：

基于所述第一特征向量，利用所述回归网络模型得到所述第二整体位置区域的尺寸，以及所述第二局部位置区域的尺寸；

基于所述第二整体位置区域的尺寸以及所述第一整体中心点坐标，确定所述第二整体位置区域；以及基于所述第二局部位置区域的尺寸以及所述第一局部中心点坐标，确定所述第二局部位置区域。

6.根据权利要求5所述的跟踪方法，其特征在于，所述基于所述第二整体位置区域的尺寸以及所述第一整体中心点坐标，确定所述第二整体位置区域；以及基于所述第二局部位置区域的尺寸以及所述第一局部中心点坐标，确定所述第二局部位置区域的步骤，之后还包括：

利用所述第二整体位置区域，以及所述第二局部位置区域调整所述滤波算法的参数。

7.根据权利要求3所述的跟踪方法，其特征在于，所述将所述第一整体位置区域、所述第一局部位置区域、所述第二整体位置区域以及第二局部位置区域进行关联，进而得到所述待处理目标的跟踪结果的步骤，包括：

将所述第一整体位置区域与所述第二整体位置区域进行关联，得到所述待处理目标的跟踪结果；

将所述第一局部位置区域与所述第二局部位置区域进行关联，得到所述待处理目标的跟踪结果。