目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
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目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供了一种目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:基于视频采集设备采集到的第一图像帧中的目标位置,确定目标的第一尺寸参数以及第一图像帧中的目标所在区域;获取视频采集设备在采集第一图像帧时的第一变焦倍数,以及视频采集设备在采集第二图像帧时的第二变焦倍数;当第一变焦倍数与第二变焦倍数之间的差异大于或等于预设的差异阈值时,基于检测算法在第二图像帧中检测,得到第二图像帧中的第二检测框;计算第二检测框与第一图像帧中的目标所在区域的重叠度,并基于最高重叠度的第二检测框,确定第二图像帧中的目标所在区域
目标跟踪方法及装置、电子设备、存储介质.pdf
本申请提供一种目标跟踪方法及装置、电子设备、存储介质,该方法包括:获取图像帧序列;通过计算所述图像帧序列的帧间差值,得到差分图像序列;将所述图像帧序列和差分图像序列作为已训练的目标检测网络的输入,得到所述目标检测网络输出的检测结果序列;根据所述检测结果序列进行目标跟踪。该方案可以提高目标跟踪的准确性。
目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供了一种目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取第一图像帧中的目标所在框的第一坐标以及第一尺寸;基于所述第一坐标以及所述第一尺寸,确定第二图像帧中的目标所在框对应的搜索区域,其中,所述第二图像帧为所述目标的监控视频中处于所述第一图像帧之后的图像帧;在所述第二图像帧的所述搜索区域内生成至少两个候选框;基于所述候选框,确定所述第二图像帧中的目标所在框。本申请实施例能够提高重找回目标的效率。
目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质,对目标视频流中的目标进行检测,得到待跟踪目标的检测特征,检测特征至少包括两个子特征,基于每一子特征在每一帧图像中的变化信息,确定每一子特征的权重;根据每一子特征的权重对各个子特征进行处理,获得目标特征信息;基于目标特征信息对目标视频流中的待跟踪目标进行跟踪处理,获得待跟踪目标的跟踪轨迹。实现了基于权重对检测特征进行自适应调整,以使获得目标特征信息更加符合复杂跟踪场景,如目标存在遮挡的场景,提升了目标跟踪效率和精度。
目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开关于一种目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质,属于计算机视觉技术领域。方法包括:将待处理的当前视频帧输入第一神经网络,得到当前视频帧的分类概率;其中,分类概率为当前视频帧中包含目标的概率;响应于分类概率小于或等于第一阈值,将当前视频帧输入第二神经网络,得到当前视频帧的特征向量;不同视频帧的特征向量之间的距离用于表征不同视频帧之间的相似度;响应于当前视频帧的特征向量与指定向量之间的距离小于第二阈值,确定当前视频帧中包括目标,并在下一个视频帧中继续跟踪目标;其中,指定向量为多个前景图像的特征向量的平均