[发明专利]对象追踪方法、追踪处理方法、相应的装置、电子设备

权利要求书

1.一种对象追踪方法，其特征在于，包括：

对于视频流中初始目标对象区域所在的第一图像帧，提取所述初始目标对象区域内的目标对象的第一局部特征；

根据所述初始目标对象区域在所述第一图像帧中的位置，在所述视频流中所述第一图像帧的第一后续图像帧中进行所述目标对象的跟踪；

其中，在跟踪过程中，若所述目标对象在所述第一后续图像帧中的第二图像帧中跟踪丢失，则执行以下步骤：

根据所述第一局部特征，在从所述第二图像帧开始的第二后续图像帧中确定所述目标对象第一次出现的第三图像帧；

确定所述第三图像帧中的第二局部特征与所述第一局部特征之间的特征点匹配对；

根据所述特征点匹配对，确定所述第三图像帧与所述第一图像帧之间的单应矩阵；

基于所述初始目标对象区域在所述第一图像帧中的位置，及所述单应矩阵，确定所述第三图像帧中所述目标对象所在的目标对象区域的位置；

根据所述第三图像帧中目标对象区域的位置，在所述第三图像帧之后的图像帧中继续进行所述目标对象的跟踪。

2.根据权利要求1所述的对象追踪方法，其特征在于，所述根据所述第一局部特征，在从所述第二图像帧开始的第二后续图像帧中确定所述目标对象第一次出现的第三图像帧，包括：

从所述第二后续图像帧中的第二图像帧开始，重复执行提取图像帧中的第二局部特征，并将所述第二局部特征与所述第一局部特征进行匹配，得到匹配结果的步骤，直至匹配结果为匹配成功，匹配成功时对应的图像帧为所述第三图像帧。

3.根据权利要求2所述的对象追踪方法，其特征在于，所述将所述第二局部特征与所述第一局部特征进行匹配，得到匹配结果，包括：

确定所述第二局部特征中的每个特征点与所述第一局部特征的各个特征点之间的距离；

根据所述第二局部特征中的每个特征点与所述第一局部特征的各个特征点之间的距离，确定所述第二局部特征与所述第一局部特征之间的特征点匹配对；

若特征点匹配对的数量大于第一阈值，则得到匹配成功的匹配结果；

若特征点匹配对的数量不大于所述第一阈值，则得到匹配失败的匹配结果。

4.根据权利要求3所述的对象追踪方法，其特征在于，所述根据所述第二局部特征中的每个特征点与所述第一局部特征的各个特征点之间的距离，确定所述第二局部特征与所述第一局部特征之间的特征点匹配对，包括：

针对所述第二局部特征中的每个特征点，确定每个特征点与所述第一局部特征的各个特征点之间的距离中的次小距离与最小距离的比值；

对于每个特征点，若该特征点所对应的所述比值大于第二阈值，则确定该特征点和所述第一局部特征中与该特征点距离最小的特征点为一个特征点匹配对。

5.根据权利要求1所述的对象追踪方法，其特征在于，还包括：通过以下方式确定所述目标对象在所述第一后续图像帧中的跟踪状态，其中，所述跟踪状态包括跟踪成功或跟踪丢失：

对于所述第一后续图像帧中的第四图像帧，根据所述第四图像帧的上一图像帧中的目标对象区域的位置，在所述第四图像帧中确定对所述上一图像帧中的目标对象区域的目标响应值；

若所述目标响应值不大于第三阈值，则确定所述目标对象在所述第四图像帧中跟踪丢失；

若所述目标响应值大于所述第三阈值，则确定所述目标对象在所述第四图像帧中跟踪成功。

6.根据权利要求1所述的对象追踪方法，其特征在于，所述在所述视频流中所述第一图像帧的第一后续图像帧中进行所述目标对象的跟踪，包括：

通过核化相关滤波器KCF算法在所述视频流中所述第一图像帧的第一后续图像帧中进行所述目标对象的跟踪；

所述通过核化相关滤波器KCF算法在所述视频流中所述第一图像帧的第一后续图像帧中进行所述目标对象的跟踪之前，还包括：

根据设备信息，确定KCF参数，或者

根据设置的候选KCF参数对应的测试帧率，从所述候选KCF参数中确定KCF参数；

根据所述KCF参数，初始化KCF算法。