[发明专利]结合全局和局部的目标跟踪方法、系统、设备、存储介质

说明书

本发明公开一种结合全局搜索和局部搜索的单目标长时跟踪方法，通过将全局检测器嵌套入局部跟踪器中来实现；所述局部跟踪器用于判断当前帧图像是否跟踪到待跟踪物体，若是则输出跟踪结果，并保存待跟踪物体区域图像，然后进入下一帧图像，若否则将当前帧图像输入全局检测器；所述全局检测器用于提取当前帧图像中若干个可能存在待跟踪物体的候选框并进行筛选，将筛选后的候选框输入到局部跟踪器中，进行判断是否跟踪到跟踪物体，若是则输出跟踪结果，并保存待跟踪物体区域图像，若否则输出上一帧的跟踪结果，然后进入下一帧图像。本发明结合全局搜索和局部搜索，通过将全局检测器嵌套入局部跟踪器中，以实现单目标的长时跟踪，提高跟踪的精度。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，特别涉及结合全局和局部的目标跟踪方法、系统、设备、存储介质。

背景技术

单目标长时跟踪算法在很多场景有着广泛的应用，例如无人机，无人车，机器人等领域，它要求持续的追踪某一物体，并可能的追随该物体一起运动，以达到追踪监测的目的。然而实际的场景是很复杂的，会出现如遮挡，形变等情况，导致物体跟丢。另一方面相似物体的存在也很有可能导致物体跟错。而整个跟踪算法的不稳定，将进一步导致后续规划路径去追随物体的运动难以实现。

单目标长时跟踪过程中，会遇到各种各样的情况，受光照、遮挡、阴影、相似物体、形变等因素影响，同一个物体往往经常会跟丢，因此独立的局部跟踪算法和基于目标检测的跟踪算法都不能很好解决这个问题。

发明内容

针对现有技术中目标跟踪检测精度较低的问题，本发明提出结合全局和局部的目标跟踪方法、系统、设备、存储介质，结合了全局搜索和局部搜索，实现局部-全局-局部的检测流程，以实现单目标的长时跟踪，提高检测精度。

为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

一种结合全局搜索和局部搜索的目标跟踪方法，具体包括以下步骤：

S1：将待跟踪目标的当前帧图像输入局部跟踪器，根据局部得分置信度判断是否有待跟踪目标，若是则输出跟踪结果，并保存待跟踪目标的区域图像，然后输入下一帧图像，若否则进入S2；

S2：将待跟踪目标的当前帧图像输入全局检测器，提取可能存在待跟踪目标的候选框，并对提取出来的候选框按照筛选规则进行筛选；

S3：将筛选后的候选框重新输入局部跟踪器，判断是否有待跟踪目标，若是则输出跟踪结果，并保存待跟踪目标的区域图像，然后输入下一帧图像。

优选地，所述S1中，局部跟踪器采用stmtrack算法对待跟踪目标进行检测输出局部得分置信度，判断是否有待跟踪目标：

当局部得分置信度大于或等于设定的第一阈值时，则认为有待跟踪目标；当得分置信度小于设定的第一阈值时，则认为没有待跟踪目标；

公式(1)中，Softmax(Z_i)表示局部得分置信度；其中Z_i表示第i个候选框的输出值，N为输出候选框的个数；z_n表示第n个候选框的输出值。

优选地，所述S2中，筛选规则包括根据度量函数计算全局得分置信度：

当全局得分置信度大于或等于设定的第二阈值时，则保留该候选框；当得分置信度小于设定的第二阈值时，则去除该候选框；

全局得分置信度的计算公式为：

公式(2)中，Softmax(z_i)表示全局得分置信度；其中z_i表示第i个候选框的输出值，N为候选框的个数；z_n表示第n个候选框的输出值；α为调节系数；GIoU表示度量函数；

其中，