[发明专利]目标追踪方法及目标追踪装置在审
申请号: | 202210089518.1 | 申请日: | 2022-01-25 |
公开(公告)号: | CN114429488A | 公开(公告)日: | 2022-05-03 |
发明(设计)人: | 付良锋 | 申请(专利权)人: | 威盛电子股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246;G06V40/10;G06V40/16;G06V10/44;G06V10/74;G06K9/62 |
代理公司: | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人: | 刘新宇 |
地址: | 中国台湾新北*** | 国省代码: | 台湾;71 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 目标 追踪 方法 装置 | ||
本发明提供一种目标追踪方法及目标追踪装置。所述方法包括:获取影像帧的人脸区域,据以确定人体区域;从人体区域提取人体特征,判断多个历史目标轨迹是否匹配人体特征;当多个历史目标轨迹有一者匹配人体特征时,将人体特征的年龄更新为预设值;当多个历史目标轨迹无一者匹配于人体特征时,对应于人体特征新增一目标轨迹至该多个历史目标轨迹。由此,可获得更好的追踪效果。
技术领域
本发明有关于一种影像处理技术,且特别有关于一种目标追踪方法及目标追踪装置。
背景技术
多目标追踪(multiple object tracking,MOT)主要任务是在取得影像序列后,侦测影像序列中运动的物体。之后,MOT会对每个物体赋予一个标识(ID),并且尽量保证同一个物体的标识在不同帧中不改变。
在现有技术中,虽存在追踪速度较快的光流、核相关滤波(Kernel CorrelationFilter,KCF)等MOT演算法,但是这些技术的追踪效果多半较差。
另外,随着深度学习技术的发展,现今已有若干针对MOT所提出的深度学习演算法,但这些方法的追踪速度多半较慢,故无法在工业界应用。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种目标追踪方法及目标追踪装置,其可用于解决上述技术问题。
本发明提供一种目标追踪方法,包括:获取影像帧的第一人脸区域,并据以确定第一人体区域;从第一人体区域提取第一人体特征,并判断多个历史目标轨迹是否匹配第一人体特征;当多个历史目标轨迹有一者匹配第一人体特征时,将第一人体特征的第一年龄更新为预设值;当多个历史目标轨迹无一者匹配于第一人体特征,对应于第一人体特征新增一目标轨迹至所述多个历史目标轨迹。
本发明提供一种目标追踪装置,包括储存电路及处理器。储存电路储存一程序码。处理器耦接储存电路,存取程序码以执行:获取影像帧的第一人脸区域,并据以确定第一人体区域;从第一人体区域提取第一人体特征,并判断多个历史目标轨迹是否匹配第一人体特征;当多个历史目标轨迹有一者匹配第一人体特征时,将第一人体特征的第一年龄更新为预设值;当多个历史目标轨迹无一者匹配于第一人体特征时,对应于第一人体特征新增一目标轨迹至所述多个历史目标轨迹。
本发明提供一种目标追踪装置,包括储存电路及处理器。储存电路储存一程序码。处理器耦接储存电路,存取程序码以执行:通过第一执行线程在影像帧中找出第一人脸区域及基于第一人脸区域确定第一人体区域;通过第二执行线程从第一人体区域提取第一人体特征;通过第三执行线程执行线程判断多个历史目标轨迹是否匹配第一人体特征,当多个历史目标轨迹有一者匹配第一人体特征时,将第一人体特征的第一年龄更新为预设值,以及当多个历史目标轨迹无一者匹配于第一人体特征时,对应于第一人体特征新增一目标轨迹至所述多个历史目标轨迹。
附图说明
图1是依据本发明的实施例绘示的目标追踪装置示意图。
图2是依据本发明的实施例绘示的目标追踪方法流程图。
图3是依据本发明的实施例绘示的应用情境图。
图4是依据本发明的实施例绘示的依据分割模板在训练影像中决定分割区域的示意图。
图5是依据本发明的实施例绘示的针对弱遮挡情境进行遮挡处理的示意图。
其中,附图中符号的简单说明如下:
100:目标追踪装置;102:储存电路;104:处理器;300、500:影像帧;310:人脸区域;320:转换人脸区域;330、520:第一人体区域;410:分割模板;411:外轮廓;413:内轮廓;420:训练影像;430:分割区域;1~7:转换人脸区域;531:重叠区域;531a:第一区域;532:未重叠区域;532a:第二区域;DD:特定距离;D1:第一指定距离;D2:第二指定距离;wo:宽度;S210~S250:步骤。
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