物体追踪方法、物体追踪装置、存储介质及电子设备.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CN109977833A(43)申请公布日2019.07.05(21)申请号201910207030.2(22)申请日2019.03.19(71)申请人网易（杭州）网络有限公司地址310052浙江省杭州市滨江区长河街道网商路599号4幢7层(72)发明人朱铭德周志敏丛林(74)专利代理机构北京律智知识产权代理有限公司11438代理人袁礼君阚梓瑄(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书25页附图9页(54)发明名称物体追踪方法、物体追踪装置、存储介质及电子设备(57)摘要本发明实施方式涉及一种物体追踪方法、物体追踪装置、存储介质与电子设备，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：获取目标物体在上一帧图像中的轮廓F；获取当前帧图像以及所述当前帧图像中物体的轮廓，所述当前帧图像中物体的轮廓包括第一类轮廓与第二类轮廓；检测轮廓F与所述第一类轮廓是否匹配；如果轮廓F与所述第一类轮廓均不匹配，则检测轮廓F与所述第二类轮廓是否匹配；如果轮廓F与所述第二类轮廓中的轮廓ng匹配，则根据轮廓ng在所述当前帧图像中确定所述目标物体的轮廓E。本发明可以在物体被遮挡的情况下实现准确的物体追踪，并简化追踪算法，提高效率。CN109977833ACN109977833A权利要求书1/2页1.一种物体追踪方法，其特征在于，包括：获取目标物体在上一帧图像中的轮廓F；获取当前帧图像以及所述当前帧图像中物体的轮廓，所述当前帧图像中物体的轮廓包括第一类轮廓与第二类轮廓；检测轮廓F与所述第一类轮廓是否匹配；如果轮廓F与所述第一类轮廓均不匹配，则检测轮廓F与所述第二类轮廓是否匹配；如果轮廓F与所述第二类轮廓中的轮廓ng匹配，则根据轮廓ng在所述当前帧图像中确定所述目标物体的轮廓E。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一类轮廓为所述当前帧图像中未与所述当前帧图像边缘相连的物体的轮廓，所述第二类轮廓为所述当前帧图像中与所述当前帧图像边缘相连的物体的轮廓。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果轮廓F与所述第一类轮廓中的轮廓mh匹配，则确定轮廓E为轮廓mh。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一类轮廓为轮廓的集合M＝{mi|i＝1～a}，a为M中轮廓的数量；所述检测轮廓F与所述第一类轮廓是否匹配，包括：计算轮廓F与M中每个轮廓的重合度，以确定M中与轮廓F重合度最高的轮廓mh；判断轮廓F与轮廓mh的重合度Co(F，mh)是否达到第一阈值T1；所述如果轮廓F与所述第一类轮廓均不匹配，包括：如果Co(F，mh)＜T1。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述如果轮廓F与所述第一类轮廓中的轮廓mh匹配，则将轮廓E确定为轮廓mh，包括：如果T2＞Co(F，mh)≥T1，则将轮廓E确定为轮廓mh，并根据轮廓mh在所述当前帧图像中确定所述目标物体的运动参数；所述方法还包括：如果Co(F，mh)≥T2，则确定所述目标物体在所述当前帧图像中相对于所述上一帧图像静止，确定轮廓E为轮廓F；其中，T2为第二阈值，T2＞T1。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算轮廓F与M中每个轮廓的重合度，包括：通过以下公式计算轮廓F与M中任一轮廓mi的重合度：其中，Co表示重合度，S表示面积，BB(F)为轮廓F的包围盒，BB(mi)为轮廓mi的包围盒。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据轮廓ng在所述当前帧图像中确定所述目标物体的轮廓E，包括：以轮廓ng为参照，对轮廓F进行变换，确定轮廓E为变换后的轮廓F，所述变换包括旋转和/或平移。8.一种物体追踪装置，其特征在于，包括：2CN109977833A权利要求书2/2页第一获取模块，用于获取目标物体在上一帧图像中的轮廓F；第二获取模块，用于获取当前帧图像以及所述当前帧图像中物体的轮廓，所述当前帧图像中物体的轮廓包括第一类轮廓与第二类轮廓；第一检测模块，用于检测轮廓F与所述第一类轮廓是否匹配；第二检测模块，用于如果轮廓F与所述第一类轮廓均不匹配，则检测轮廓F与所述第二类轮廓是否匹配；轮廓确定模块，用于如果轮廓F与所述第二类轮廓中的轮廓ng匹配，则根据轮廓ng在所述当前帧图像中确定所述目标物体的轮廓E。9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7中任一项所述的方法。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～7中任一项所述的方法。