[发明专利]目标跟踪优化方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了目标跟踪优化方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法可包括：对当前接收的图像帧进行目标识别处理，以得到图像帧中的所有位置点的样本响应值；从所有位置点中筛选出样本响应值大于响应矩阵均值的位置点作为有效位置点，响应矩阵均值为所有位置点的样本响应值的均值；根据各个有效位置点的坐标和具有最大样本响应值的位置点的坐标确定是否发生遮挡。基于样本响应值确定具有最大样本响应值的位置点和有效位置点，本发明能够提供一个遮挡检测机制，以准确判断目标是否被遮挡，并采用可记忆的窗口滤波器进行遮挡处理，以对目标位置进行估计的方式进行遮挡处理，解决了实际应用中复杂路况下的遮挡问题，实现对目标持续跟踪。

技术领域

本发明涉及目标跟踪技术领域，更为具体来说，本发明能够提供一种目标跟踪优化方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着物联网技术和人工智能技术的发展，自动辅助驾驶技术得到快速发展。在自动辅助驾驶技术实际应用过程中，通过摄像头等图像采集设备实时获取车辆周围环境的图像，然后对周围环境的图像中的目标进行识别和跟踪，从而根据识别和跟踪结果自动控制车辆，或者为驾驶员提供驾驶建议，以达到自动辅助驾驶等目的。但是，实际路况环境往往比模拟环境复杂，在对目标进行跟踪时如果遇到遮挡因素的干扰，经常会出现被跟踪目标误识别或丢失等问题，目标跟踪的稳定性较差。因此，目标跟踪技术亟需进行优化和改进。

发明内容

为解决传统目标跟踪技术在自动辅助驾驶场景下实时性和可用性较差等问题，本发明实施例能够提供一种目标跟踪优化方法、装置、计算机设备及存储介质，以达到提高目标跟踪稳定性等技术目的，解决现有技术存在的一个或多个问题。

为实现上述技术目的，本发明提供了一种目标跟踪优化方法，该目标跟踪优化方法可包括但不限于如下的一个或多个步骤。

对当前接收的图像帧进行目标识别处理，以得到所述图像帧中的所有位置点的样本响应值。

从所述所有位置点中筛选出样本响应值大于响应矩阵均值的位置点，并作为有效位置点；所述响应矩阵均值为所述所有位置点的样本响应值的均值。

根据各个有效位置点的坐标和具有最大样本响应值的位置点的坐标确定是否发生遮挡。

进一步地，所述根据各个有效位置点的坐标和具有最大样本响应值的位置点的坐标确定是否发生遮挡包括：

利用所述有效位置点的坐标和具有最大样本响应值的位置点的坐标，确定各个有效位置点与所述具有最大样本响应值的位置点之间的距离的总和。

根据所述距离的总和大于或等于第一阈值，确定已发生遮挡。

根据所述距离的总和小于第一阈值，确定未发生遮挡。

进一步地，所述根据所述距离的总和大于或等于第一阈值，确定已发生遮挡，包括：

基于已发生遮挡，比对所述距离的总和与预设范围区间，以得到比对结果。

根据所述比对结果确定已发生遮挡的遮挡等级。

进一步地，该目标跟踪优化方法还包括：

根据已发生遮挡，获取所述当前接收的图像帧之前的第一设定数量图像帧的目标位置信息。

基于预设偏移向量和所述目标位置信息确定目标偏移量信息。

根据所述目标偏移量信息和所述当前接收的图像帧的上一图像帧的目标位置信息，确定所述当前接收的图像帧的目标位置信息。

进一步地，所述基于预设偏移向量和所述目标位置信息确定目标偏移量信息包括：

利用所述第一设定数量图像帧的目标位置信息确定相邻两图像帧的偏移位置信息。