[发明专利]目标跟踪方法及装置有效
| 申请号： | 201810049002.8 | 申请日： | 2018-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN110059521B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 黄元捷 | 申请（专利权）人： | 浙江宇视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06T7/246 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 逯恒 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道江陵路*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种目标跟踪方法及装置，应用于存储有各目标对象对应的特征模型的服务器。所述方法包括：对当前视频帧图像进行目标检测，并根据检测得到的各待检测对象的位置信息提取出对应的CNN特征；根据各待检测对象的位置信息及CNN特征，与上一视频帧图像中各目标对象的位置信息及特征模型，计算得到对应的相似度矩阵；基于相似度矩阵将各待检测对象与各目标对象进行数据关联，得到最优匹配结果；若最优匹配结果中存在与对应目标对象匹配成功的待检测对象时，根据待检测对象的CNN特征对对应特征模型进行更新，并基于所述待检测对象得到对应的跟踪结果。所述方法抗干扰能力强，跟踪成功率高，可持续对目标对象进行跟踪。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 跟踪 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器存储有各目标对象对应的特征模型，其中每个特征模型包括对应目标对象的历史CNN特征，所述方法包括：对当前视频帧图像进行目标检测，并根据检测得到的所述当前视频帧图像中各待检测对象的位置信息从所述当前视频帧图像中提取出各待检测对象对应的CNN特征；根据当前视频帧图像中各待检测对象的位置信息及对应的CNN特征，与上一视频帧图像中各目标对象的位置信息及对应的特征模型，计算得到当前视频帧图像中各待检测对象与上一视频帧图像中各目标对象之间的相似度矩阵；基于所述相似度矩阵将各待检测对象与各目标对象进行数据关联，得到当前视频帧图像与上一视频帧图像之间的最优匹配结果；若所述最优匹配结果中存在与对应目标对象匹配成功的待检测对象时，根据所述与对应目标对象匹配成功的待检测对象的CNN特征对该目标对象对应的特征模型进行更新，并基于所述匹配成功的待检测对象得到对应的跟踪结果。
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