[发明专利]目标跟踪方法、装置、计算机设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

对多张视频帧分别进行目标检测与目标跟踪，分别获得每张视频帧对应的检测框集合和预测框集合；其中，所述多张视频帧是来自同一个目标摄像设备的时序连续的多帧；

基于全部所述检测框集合和全部所述预测框集合，识别位于所述目标摄像设备的拍摄视野中的遮挡区域；

针对所述每张视频帧，若确定存在跟踪失败的目标，则基于所述遮挡区域，重新进行目标跟踪；

基于全部所述检测框集合和全部所述预测框集合，识别位于所述目标摄像设备的拍摄视野中的遮挡区域，包括：

根据所述每张视频帧的尺寸，创建初始的置信度矩阵；在所述置信度矩阵中，每个置信度表征该置信度对应的区域是遮挡区域的置信度；基于预设的第一置信度衰减值、第二置信度衰减值和置信度增长值，在所述初始的置信度矩阵中，更新全部所述检测框集合中每个检测框对应区域的置信度以及全部所述预测框集合中每个预测框对应区域的置信度，包括：针对每个检测框，用检测框对应区域内像素点的集合，对所述置信度矩阵进行如下操作：F(i,j)= F(i,j)-x,其中(i,j)是所述检测框对应区域内像素点的集合内的像素点，x表征所述第一置信度衰减值，F(i,j)表征第i行第j列的置信度；针对每个预测框，用预测框对应区域内像素点的集合，对所述置信度矩阵进行如下操作：F(i,j)= F(i,j)+y,其中(i,j)是所述预测框对应区域内像素点的集合内的像素点，y表征所述置信度增长值；遍历全部预测帧和检测帧后，利用所述第二置信度衰减值对所述置信度矩阵进行如下操作：F(i,j)=F(i,j)-r，其中，其中(i,j)是所述置信度矩阵内的像素点，r为所述第二置信度衰减值；

在更新后的置信度矩阵中，基于置信度大于或等于预设阈值的区域，确定所述遮挡区域。

2.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，针对所述每张视频帧，若确定存在跟踪失败的目标，则基于所述遮挡区域，重新进行目标跟踪,包括：

若存在所述跟踪失败的目标，则基于所述遮挡区域，从所述每张视频帧对应的所述检测框集合中确定目标检测框以及从所述预测框集合中确定目标预测框，包括：对所述遮挡区域扩大至预设尺寸，以使处理后的遮挡区域内包含目标，分别从所述检测框集合和所述预测框集合中，选择位于所述处理后的遮挡区域内的目标检测框和目标预测框；其中，所述目标检测框和所述目标预测框均处于未匹配状态；

将所述目标检测框和所述目标预测框进行距离匹配；

若存在匹配成功的所述目标预测框与所述目标检测框，则确定所述目标检测框对应的目标跟踪成功。

3.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，在基于全部所述检测框集合和全部所述预测框集合，识别位于所述目标摄像设备的拍摄视野中的遮挡区域的步骤之后，在针对所述每张视频帧，若确定存在跟踪失败的目标，则基于所述遮挡区域，重新进行目标跟踪的步骤之前，所述方法还包括：

针对所述每张视频帧，将所述每张视频帧对应的所述检测框集合中的检测框与所述预测框集合中的预测框进行交叉比匹配；

若存在已匹配的所述检测框和所述预测框，则确定存在跟踪成功的目标；

若存在未匹配的所述检测框和/或所述预测框，则确定存在跟踪失败的目标。

4.根据权利要求3所述的目标跟踪方法，其特征在于，在若存在未匹配的所述检测框和/或所述预测框，则确定存在跟踪失败的目标的步骤之后，所述方法还包括：

若存在已匹配的所述检测框和所述预测框，则根据所述检测框，更新与所述检测框匹配的预测框对应的跟踪器；

若存在未匹配的所述检测框和/或所述预测框，则根据所述未匹配的检测框，生成新的跟踪器，并基于所述未匹配的所述预测框，更新所述新的跟踪器的参数信息。

5.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，其特征在于，在针对所述每张视频帧，若确定存在跟踪失败的目标，则基于所述遮挡区域，重新进行目标跟踪的步骤之后，所述方法还包括：

针对所述跟踪失败的目标，为所述跟踪失败的目标分配标识；

当所述跟踪失败的目标连续跟踪成功的次数大于预设次数，则将所述标识与所述跟踪失败的目标绑定。