[发明专利]目标跟踪方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：

确定视频序列中目标行人的第一运动轨迹及车辆的第二运动轨迹；

若根据所述第一运动轨迹的端点所在的图像，确定所述端点所对应的行人位置与所述第二运动轨迹上位于所述图像的一点所对应的车辆位置之间的距离满足预设重叠条件，则在所述端点所在的图像中对所述目标行人进行行为识别；所述行为识别包括下车行为识别或上车行为识别；

若所述目标行人相对于车辆的行为与所述端点所对应的预设行为相同，根据所述第二运动轨迹和所述第一运动轨迹确定所述目标行人的跟踪轨迹；

当根据所述第一运动轨迹的端点所在的图像，确定所述第一运动轨迹的端点所对应的行人位置与所述第二运动轨迹上位于所述图像的一点所对应的车辆位置之间的距离小于或者等于预设重叠阈值时，确定所述端点所对应的行人位置与所述第二运动轨迹上位于所述图像的一点所对应的车辆位置之间的距离满足预设重叠条件。

2.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述在所述端点所在的图像中对所述目标行人进行行为识别，包括：

根据所述端点所在图像帧的采集时刻确定候选时间段；

利用卷积神经网络对所述候选时间段内的图像序列进行处理，得到所述图像序列的特征序列；

根据所述特征序列确定所述预设行为的发生概率；

根据所述预设行为的发生概率确定所述目标行人的行为。

3.根据权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述特征序列确定所述预设行为的发生概率，包括：

利用循环神经网络，根据所述特征序列确定所述预设行为的发生概率。

4.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述端点为第一运动轨迹的起点且所述目标行人发生下车行为，则确定所述目标行人的行为与所述端点所对应的预设行为相同；

或者，若所述端点为第一运动轨迹的终点且所述目标行人发生上车行为，确定所述目标行人的行为与所述端点所对应的预设行为相同。

5.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述确定视频序列中目标行人的第一运动轨迹，包括：

检测所述视频序列中的行人框；

利用卷积神经网络对所述视频序列中的行人框进行再识别，得到多个行人特征；

根据所述多个行人特征进行行人再识别，确定所述目标行人的第一运动轨迹。

6.根据权利要求5所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述多个行人特征进行行人再识别，确定所述目标行人的第一运动轨迹，包括：

分别将所述多个行人特征与所述目标行人的特征进行对比；

确定所述多个行人特征中与所述目标行人的特征的相似度超过第一预设阈值的目标行人特征；

将所述目标行人特征对应的行人确定为目标行人，得到所述目标行人的第一运动轨迹。

7.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述确定视频序列中车辆的第二运动轨迹，包括：

检测所述视频序列中的多个车辆框；

利用卷积神经网络对所述视频序列内多个车辆框中的车辆进行处理，得到多个车辆特征；

根据所述多个车辆特征进行车辆再识别，以得到所述第二运动轨迹。

8.根据权利要求7所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述多个车辆特征进行车辆再识别，以得到所述第二运动轨迹，包括：

对所述多个车辆特征进行比对；

将所述多个车辆特征中相似度超过第二预设阈值的若干个车辆特征所对应的车辆确定为同一车辆；

在所述视频序列内追踪各车辆，得到第二运动轨迹。

9.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述确定视频序列中车辆的第二运动轨迹，包括：

对所述视频序列中的车辆进行车牌识别，得到各车辆的车牌信息；

在所述视频序列内追踪具有相同车牌信息的车辆，得到所述第二运动轨迹。