[发明专利]基于视频图像的物体跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种基于视频图像的物体跟踪方法，其特征在于，包括：

根据目标跟踪物体在第一视频图像中的位置，确定所述目标跟踪物体对应的第一区域；

根据所述第一区域确定在第二视频图像中的所述目标跟踪物体对应的第二区域；所述第二区域的面积大于所述第一区域的面积，且所述第二区域的中心在所述第二视频图像中的位置与所述第一区域的中心在所述第一视频图像中的位置相同；

根据所述目标跟踪物体在所述第二区域中的位置，确定所述目标跟踪物体在所述第二视频图像中的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标跟踪物体在所述第二区域中的位置，确定所述目标跟踪物体在所述第二视频图像中的位置之后，还包括：

根据所述目标跟踪物体在所述第一视频图像中的位置和在所述第二视频图像中的位置，确定所述目标跟踪物体的移动轨迹。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标跟踪物体在所述第一视频图像中的位置和在所述第二视频图像中的位置，确定所述目标跟踪物体的移动轨迹，包括：

从所述第二区域中确定与所述目标跟踪物体对应的第三区域；所述第一区域和所述第三区域的面积相等，所述目标跟踪物体在所述第一区域的相对位置与所述目标跟踪物体在所述第三区域的相对位置相同；

根据所述第一区域在所述第一视频图像中的位置和所述第三区域在所述第二视频图像中的位置，确定所述目标跟踪物体的移动轨迹。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标跟踪物体在所述第一视频图像中的位置和在所述第二视频图像中的位置，确定所述目标跟踪物体的移动轨迹之前，还包括：

判断所述第二区域中是否包括所述目标跟踪物体；

若是，则根据所述目标跟踪物体在所述第一视频图像中的位置和在所述第二视频图像中的位置，确定所述目标跟踪物体的移动轨迹。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述第二区域中是否包括所述目标跟踪物体，包括：

通过匈牙利算法计算所述第一区域与所述第二区域之间的相似度；

若相似度大于或等于预设阈值，则确定所述第二区域中包括所述目标跟踪物体；

若相似度小于预设阈值，则确定所述第二区域中不包括所述目标跟踪物体。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据目标跟踪物体在第一视频图像中的位置，确定所述目标跟踪物体对应的第一区域之前，还包括：

通过深度学习算法计算所述目标跟踪物体在所述第一视频图像中的位置；

所述根据所述目标跟踪物体在所述第二区域中的位置，确定所述目标跟踪物体在所述第二视频图像中的位置之前，还包括：

通过深度学习算法计算所述目标跟踪物体在所述第二区域中的位置。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

通过深度学习算法训练多个目标跟踪物体在多个第三视频图像中的特征，所述第三视频图像与所述第一视频图像的属性信息相同；

通过深度学习算法训练多个目标跟踪物体在多个第四区域中的特征，所述第四区域包括所述目标跟踪物体并且所述第四区域的面积与所述第二区域的面积相同。

8.一种基于视频图像的物体跟踪装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于根据目标跟踪物体在第一视频图像中的位置，确定所述目标跟踪物体对应的第一区域；

第二确定模块，用于根据所述第一区域确定在第二视频图像中的所述目标跟踪物体对应的第二区域；所述第二区域的面积大于所述第一区域的面积，且所述第二区域的中心在所述第二视频图像中的位置与所述第一区域的中心在所述第一视频图像中的位置相同；

第三确定模块，用于根据所述目标跟踪物体在所述第二区域中的位置，确定所述目标跟踪物体在所述第二视频图像中的位置。