目标跟踪方法、系统、终端及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115908492A(43)申请公布日2023.04.04(21)申请号202211438514.6(22)申请日2022.11.16(71)申请人厦门美图之家科技有限公司地址361000福建省厦门市火炬高新区软件园华讯楼C区B1F-089(72)发明人郑伟鑫苏灿平(74)专利代理机构厦门仕诚联合知识产权代理事务所(普通合伙)35227专利代理师邱冬新(51)Int.Cl.G06T7/246(2017.01)G06T7/66(2017.01)G06V10/764(2022.01)权利要求书2页说明书10页附图4页(54)发明名称目标跟踪方法、系统、终端及存储介质(57)摘要本发明提供了一种目标跟踪方法、系统、终端及存储介质，该方法包括：获取待跟踪视频的模板特征和各帧图像的搜索特征，将模板特征和搜索特征进行互相关处理得到互相关特征，对互相关特征进行特征点分类、中心点分析和特征偏差分析，得到分类特征图、中心度分数图和偏差坐标图；根据分类特征图和中心度分数图确定目标框中心点，根据目标框中心点和偏差坐标图生成跟踪结果。本发明基于分类特征图能表征互相关特征中前景和背景的分类结果，基于中心度分数图能表征互相关特征中各像素点属于最佳中心的概率，基于偏差坐标图能表征互相关特征中各像素点与目标框之间的偏差，进而提高了基于各帧图像的目标框中心点和偏差坐标图生成的跟踪结果的精准度。CN115908492ACN115908492A权利要求书1/2页1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取待跟踪视频，并获取所述待跟踪视频的模板特征和所述待跟踪视频中各帧图像的搜索特征；将所述模板特征和所述搜索特征进行互相关处理，得到互相关特征，并分别对所述互相关特征进行特征点分类、中心点分析和特征偏差分析，得到分类特征图、中心度分数图和偏差坐标图；根据所述分类特征图和所述中心度分数图，确定各帧图像的目标框中心点，并根据各帧图像的目标框中心点和所述偏差坐标图，生成所述待跟踪视频的跟踪结果。2.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述获取所述待跟踪视频的模板特征和所述待跟踪视频中各帧图像的搜索特征，包括：根据网络训练不断对初始化的参数进行迭代更新，反馈调整偏差，得到特征提取网络；根据所述特征提取网络分别对各帧图像进行特征提取，得到所述模板特征和搜索子特征，所述模板特征和所述搜索子特征均包括第一预设特征、第二预设特征和第三预设特征；将所述模板特征和所述搜索子特征中的第一预设特征、第二预设特征和第三预设特征进行特征拼接，得到所述搜索特征。3.如权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述将所述模板特征和所述搜索子特征中的第一预设特征、第二预设特征和第三预设特征进行特征拼接，得到所述搜索特征，包括：针对所述第一预设特征，分别提取所述模板特征和所述搜索子特征中第一预设百分比通道的特征进行特征拼接，得到第一拼接特征；针对所述第二预设特征，分别提取所述模板特征和所述搜索子特征中第二预设百分比通道的特征进行特征拼接，得到第二拼接特征；针对所述第三预设特征，分别提取所述模板特征和所述搜索子特征中第三预设百分比通道的特征进行特征拼接，得到第三拼接特征；将所述第一拼接特征、所述第二拼接特征和所述第三拼接特征进行特征拼接，得到第四拼接特征，并对所述第四拼接特征进行卷积处理，得到卷积特征；对所述卷积特征进行交叉注意力处理，并将交叉注意力处理后的所述卷积特征与所述第一预设特征进行特征组合，得到所述搜索特征。4.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述分别对所述互相关特征进行特征点分类、中心点分析和特征偏差分析，得到分类特征图、中心度分数图和偏差坐标图，包括：分别对所述互相关特征中的各像素点进行二分类，得到所述分类特征图，所述二分类用于对各像素点进行前景和背景的分类，所述分类特征图包括各像素点的前景和背景的分类结果；分别计算所述互相关特征中的各像素点是最佳中心的分数值，得到所述中心度分数图；分别计算所述互相关特征中的各像素点距离目标框的左边缘、上边缘、右边缘和下边缘之间的偏差，得到所述偏差坐标图。5.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述分类特征图和所述中2CN115908492A权利要求书2/2页心度分数图，确定各帧图像的目标框中心点，包括：对所述中心度分数图进行余弦窗惩罚，得到惩罚度分数图，并在所述分类特征图提取各像素点的前景值；若任一所述像素点的前景值小于背景值，则将所述像素点设置为0；分别计算各像素点的前景值与所述惩罚度分数图之间的乘积，并将最大乘积值的所述像素点确定为所述目标框中心点。6.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据各帧图像的目标框中心点和所述偏差坐标图，生