一种目标检测跟踪的方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113744304A(43)申请公布日2021.12.03(21)申请号202010480879.X(22)申请日2020.05.30(71)申请人华为技术有限公司地址518129广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼(72)发明人孙阳阳杨臻(74)专利代理机构北京同达信恒知识产权代理有限公司11291代理人邓灵(51)Int.Cl.G06T7/246(2017.01)G06T7/73(2017.01)权利要求书4页说明书21页附图14页(54)发明名称一种目标检测跟踪的方法和装置(57)摘要本申请公开了一种目标检测跟踪的方法和装置，用以提供一种稳定性以及鲁棒性更好的目标检测跟踪方法。该方法包括：获取至少一张图像；通过深度卷积网络对所述图像进行目标检测与显著性检测，得到至少N个建议对象信息以及显著性图像，所述N为正整数，所述建议对象信息包括所述建议对象在所述图像中的位置以及所述建议对象的类别；预测所述建议对象中目标对象的下一步运动轨迹，所述目标对象为交集比例不小于比例阈值的建议对象，所述交集比例为建议对象在所述图像中的位置与显著性区域之间的交集与并集的比例。通过该方法，在确定目标对象时，结合显著性图像，有效提高目标检测效率，以及提高在目标漏检情况下的跟踪的准确性和稳定性。CN113744304ACN113744304A权利要求书1/4页1.一种目标检测跟踪的方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少一张图像；通过深度卷积网络对所述图像进行目标检测与显著性检测，得到至少N个建议对象信息以及显著性图像，所述N为正整数，所述建议对象信息包括所述建议对象在所述图像中的位置以及所述建议对象的类别；预测所述建议对象中目标对象的下一步运动轨迹，所述目标对象为交集比例不小于比例阈值的建议对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少N个建议对象信息还包括所述建议对象的表观特征；其中，所述表观特征包括对象的颜色、亮度、方向、形状、大小、型号中的一种或多种。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预测所述建议对象中目标对象的下一步运动轨迹之前，还包括：在所述目标对象中存在新目标对象时，为所述新目标对象分配新的跟踪标识ID。4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据本次图像检测得到的目标对象更新上一次图像检测得到的目标对象。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据本次图像检测得到的目标对象更新上一次图像检测得到的目标对象，包括：将上一次图像检测得到的第一目标对象更新为本次图像检测得到的第一目标对象，所述上一次图像检测得到的第一目标对象为与本次图像检测得到的第一目标对象匹配成功的目标对象，所述本次图像检测得到的第一目标对象为与上一次图像检测得到的第一目标对象成功匹配的目标对象。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述根据本次图像检测得到的目标对象更新上一次图像检测得到的目标对象，包括：将本次图像检测得到的新目标对象添加到上一次图像检测得到的目标对象中。7.根据权利要求4～6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将上一次图像检测得到的第二目标对象进行删除，所述第二目标对象为上一次图像检测得到的目标对象中，连续两帧未成功匹配的目标对象。8.根据权利要求5～7任一项所述的方法，其特征在于，在所述本次图像检测得到的目标对象的位置与所述上一次图像检测得到的目标对象的位置的重合度不小于第一阈值时，确定所述本次图像检测得到的目标对象与所述上一次图像检测得到的目标对象匹配成功；或在所述本次图像检测得到的目标对象的表观特征与所述上一次图像检测得到的目标对象的表观特征的相似度不小于第二阈值时，确定所述本次图像检测得到的目标对象与所述上一次图像检测得到的目标对象匹配成功；或在所述第一阈值与所述第二阈值的权重不小于第三阈值时，确定所述本次图像检测得到的目标对象与所述上一次图像检测得到的目标对象匹配成功。9.根据权利要求5～8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述上一次图像检测得到的第三目标对象，预测下一步运动轨迹，所述第三目标对象为未与所述本次图像检测得到的目标对象成功匹配的目标对象。2CN113744304A权利要求书2/4页10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述上一次图像检测得到的第三目标对象，预测下一步运动轨迹，包括：将所述第三目标对象进行粒子滤波预测，得到所述第三目标对象下一步在所述图像中的第一预测位置；确定所述第三目标对象在所述图像中的第一预测位置与所述第三目标对象的显著性区域的重合度；在所述重合度不小于第四阈值时，将所述第三目标对象在所述图像中的第一预测位置，确定为所述第三对象下