[发明专利]目标跟踪方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及计算机技术领域，提供了一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：计算获取到的每个原始检测区域和每个预测目标区域之间的马氏距离；将数值最小的马氏距离对应的原始检测目标作为待评估基础目标；若待评估基础目标超过一个，则将预测跟踪目标对应的上一帧视频图像中的原始检测目标作为待处理目标；对每个待处理目标进行深度特征提取，得到每个待处理目标的深度特征向量；将每帧视频图像中的每个待处理目标的深度特征向量和下一帧视频图像中的每个待处理目标的深度特征向量进行匹配，得到每帧视频图像中每个待处理目标对应的匹配结果，并根据匹配结果完成目标跟踪。本发明能够提高目标跟踪的准确度。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

传统的跟踪目标方法为了实现目标跟踪，目前主要是通过获取目标对象在检测器中的检测框，以及在滤波器中的跟踪框，然后将得到的检测框和跟踪直接进行关联匹配，并根据得到关联匹配结果以确定跟踪目标，但是这种方法的计算复杂度高，且容易受到滤波器的本身的模型限制，滤波器模型存在对光照快速变化的图像上的可移动的目标的锁定效果不好，对颜色统计特征的提取不敏感，使得对光照变化明显和背景相似颜色的图像上的可移动的目标的获取不够准确，存在获取错误，即得到的跟踪框不准确或是错误的，导致跟踪的目标丢失，造成目标跟踪的准确度降低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质，以解决传统目标跟踪技术中目标跟踪的准确度不高的问题。

一种目标跟踪方法，包括：

获取待处理视频数据，并按照预设的提取方式从所述待处理视频数据中提取预设帧数的视频图像；

在预先训练好的目标检测器中，对每帧所述视频图像进行目标检测，得到每帧所述视频图像中的N个原始目标区域，以及每个所述原始目标区域的原始位置信息，并对第一帧所述视频图像中的每个所述原始目标区域包含的原始检测目标设置预设的标识信息，其中，N为正整数；

在预先训练好的目标预测器中，对每帧所述视频图像的每个所述原始检测目标进行目标预测，得到每帧所述视频图像中每个所述原始检测目标在下一帧所述视频图像中对应的预测目标区域和所述预测目标区域的预测位置信息，其中，每个所述预测目标区域包含一个预测跟踪目标；

在每帧所述视频图像中，根据每个所述原始目标区域的原始位置信息和每个所述预测目标区域的预测位置信息，计算每个所述原始检测区域和每个所述预测目标区域之间的马氏距离；

针对每帧所述视频图像的每个所述预测目标区域，从所述预测目标区域对应的马氏距离中选取数值最小的马氏距离，并将该数值最小的马氏距离对应的原始目标区域中的原始检测目标作为所述预测跟踪区域包含的所述预测跟踪目标对应的待评估基础目标；

在每帧所述视频图像中，若所述预测跟踪目标仅对应一个所述待评估基础目标，则确认所述待评估基础目标为所述预测跟踪目标对应的上一帧所述视频图像中的所述原始检测目标的跟踪目标，并将所述待评估基础目标的标识信息设置为上一帧所述视频图像中的所述原始检测目标的标识信息；

在每帧所述视频图像中，若所述预测跟踪目标对应的所述待评估基础目标超过一个，则将所述预测跟踪目标对应的上一帧所述视频图像中的所述原始检测目标作为待处理目标；

对每个所述待处理目标进行深度特征提取，得到每个所述待处理目标的深度特征向量；

基于匈牙利匹配算法，将每帧所述视频图像中的每个所述待处理目标的深度特征向量和下一帧所述视频图像中的每个所述待处理目标的深度特征向量进行匹配，得到每帧所述视频图像中每个所述待处理目标对应的匹配结果；