[发明专利]物体追踪方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备在审
申请号: | 201910773826.4 | 申请日: | 2019-08-21 |
公开(公告)号: | CN110580710A | 公开(公告)日: | 2019-12-17 |
发明(设计)人: | 马修·罗伯特·斯科特;黄鼎隆;胡晓军;聂山岚 | 申请(专利权)人: | 深圳码隆科技有限公司;深圳市码隆人工智能研究中心 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246 |
代理公司: | 44224 广州华进联合专利商标代理有限公司 | 代理人: | 杨欢 |
地址: | 518081 广东省深圳市盐田区沙头*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 参考帧图像 目标追踪 目标帧图像 帧图像 参考位置 滑动距离 物体追踪 相似度 滑动 计算机可读存储介质 追踪 计算机设备 计算目标 实时获得 条件确定 位置计算 移动位置 预设间隔 预设条件 解码 有效地 安检 线程 像素 申请 视频 第一线 检测 | ||
1.一种物体追踪方法,包括:
对实时获得的安检视频进行解码,得到帧图像;
在所述帧图像中按照预设间隔条件确定参考帧图像;
通过第一线程,检测所述参考帧图像中的目标追踪物,计算所述目标追踪物的参考位置;
通过第二线程,对所述帧图像中的目标帧图像进行逐像素滑动,将滑动后的目标帧图像与所述参考帧图像进行相似对比,得到相似度和对应的滑动距离;所述目标帧图像与所述参考帧图像不同、且均包含所述目标追踪物;
当所述相似度达到预设条件时,根据所述滑动距离和所述参考位置计算用于追踪所述目标追踪物运动的移动位置。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述帧图像中按照预设间隔条件确定参考帧图像之前,所述方法还包括:
对解码所得的帧图像进行裁剪,得到裁剪后帧图像;
所述在所述帧图像中按照预设间隔条件确定参考帧图像,包括:
在所述裁剪后帧图像中根据所述预设间隔条件提取帧图像;
将所提取的帧图像作为参考帧图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对解码所得的帧图像进行裁剪,得到裁剪后帧图像,包括:
确定解码所得的帧图像中的感兴趣区域;
按照所述感兴趣区域对解码所得的帧图像进行裁剪,得到包含所述感兴趣区域的裁剪后帧图像。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测所述参考帧图像中的目标追踪物,计算所述目标追踪物的参考位置,包括:
提取所述参考帧图像中的物体特征;
将所提取的物体特征与属于参考类别的预设物体特征进行特征比对,根据比对结果得到所述参考帧图像中属于所述参考类别的目标追踪物;
计算所述目标追踪物在像素坐标系中的参考位置;
所述方法还包括:将参考类别和所述参考位置作为检测结果输入到线程安全的目标检测结果队列,以便利用所述参考位置和所述参考类别计算目标帧图像中目标追踪物的移动位置和所属类别。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测所述参考帧图像中的目标追踪物,计算所述目标追踪物的参考位置,包括:
将所述参考帧图像输入目标检测模型;
通过所述目标检测模型提取所述参考帧图像中的物体特征,并对所述物体特征进行分类,得到目标追踪物;
通过所述目标检测模型确定所述目标追踪物的参考位置;
所述方法还包括:将参考类别和所述参考位置作为检测结果输入到线程安全的目标检测结果队列,以便利用所述参考位置和所述参考类别计算目标帧图像中目标追踪物的移动位置和所属类别。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述帧图像中的目标帧图像进行逐像素滑动,将滑动后的目标帧图像与所述参考帧图像进行相似对比,得到相似度和对应的滑动距离,包括:
将所述帧图像中的目标帧图像沿着指定运动方向进行逐像素滑动;
在滑动过程中,从所述目标帧图像中提取预设公共区域图像;
当目标帧图像为所述参考帧图像的下一帧图像时,将所述预设公共区域图像与所述参考帧图像中对应位置的公共区域图像进行对比,得到相似值;
当所述相似值达到预设相似条件时,获取所述目标帧图像相对所述参考帧图像的第一滑动距离。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当目标帧图像为所述参考帧图像的非相邻帧图像时,将所述预设公共区域图像与所述目标帧图像的上一帧图像中对应位置的公共区域图像进行对比,得到相似值;
当所述相似值达到预设相似条件时,获取所述目标帧图像相对所述上一帧图像的第二滑动距离;
基于所述第一滑动距离和所述第二滑动距离,计算所述目标帧图像相对所述参考帧图像的滑动距离。
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