[发明专利]目标跟踪方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，包括：

获取当前视频帧及所述当前视频帧对应的历史视频帧集合；

获取所述当前视频帧对应的跟踪候选区域集合；所述跟踪候选区域集合包括当前视频帧中的一个或者多个跟踪候选区域，所述跟踪候选区域指的是当前视频帧中各待跟踪目标可能出现的区域；

获取所述历史视频帧集合对应的目标历史跟踪轨迹集合，根据所述历史视频帧集合确定所述目标历史跟踪轨迹集合中各个目标历史跟踪轨迹对应的光流运动特征，形成第一运动特征集合；所述目标历史跟踪轨迹集合中包括至少一条目标历史跟踪轨迹，所述目标历史跟踪轨迹由待跟踪目标在历史视频帧中出现的位置区域连线得到；

获取所述跟踪候选区域集合中各个跟踪候选区域对应的光流运动特征，形成第二运动特征集合；

获取所述第一运动特征集合和所述第二运动特征集合之间的第一元素距离，得到第一运动关联矩阵；

根据所述第一运动关联矩阵，将所述各个目标历史跟踪轨迹与所述跟踪候选区域进行匹配，根据匹配结果确定所述各个目标历史跟踪轨迹对应的跟踪结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史视频帧集合确定所述目标历史跟踪轨迹集合中各个目标历史跟踪轨迹对应的光流运动特征，包括：

将所述历史视频帧集合输入已训练的光流估计模型中，得到多个帧间光流图；

根据各个目标历史跟踪轨迹对应的历史跟踪区域从所述多个帧间光流图中确定各个目标历史跟踪轨迹对应的光流区域；

对各个目标历史跟踪轨迹对应的光流区域进行特征提取，得到各个目标历史跟踪轨迹对应的光流运动特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述光流估计模型包括第一卷积层、第二卷积层以及相关层；所述将所述历史视频帧集合输入已训练的光流估计模型中，得到多个帧间光流图，包括：

将所述历史视频帧集合中邻近两帧历史视频帧输入所述第一卷积层，通过所述第一卷积层进行特征提取，得到邻近两帧历史视频帧各自对应的特征图；

将邻近两帧历史视频帧各自对应的特征图输入所述相关层，通过所述相关层对所述特征图进行相关操作，得到帧间成本量；所述帧间成本量用于进行光流估计得到对应的粗粒度光流图；

将所述粗粒度光流图输入所述第二卷积层，通过所述第二卷积层进行细化操作，得到候选光流图，根据所述候选光流图得到邻近两帧历史视频帧对应的帧间光流图。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一卷积层包括多层；所述光流估计模型还包括第三卷积层；所述第二卷积层的输入还包括联结特征图；在所述将所述粗粒度光流图输入所述第二卷积层，通过所述第二卷积层进行细化操作，得到候选光流图之前，所述方法还包括：

将所述帧间成本量输入所述第三卷积层，通过所述第三卷积层对所述帧间成本量进行特征提取并融合所述第一卷积层中末尾层卷积层之前的卷积层输出的特征图，得到所述联结特征图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述历史视频帧集合确定所述目标历史跟踪轨迹集合中各个目标历史跟踪轨迹对应的光流运动特征之前，所述方法还包括：

确定各个目标历史跟踪轨迹在所述当前视频帧中对应的估计跟踪区域，得到估计跟踪区域集合；

获取所述估计跟踪区域集合与所述跟踪候选区域集合之间的第二元素距离，得到第二运动关联矩阵；

所述根据所述第一运动关联矩阵，将所述各个目标历史跟踪轨迹与所述跟踪候选区域进行匹配包括：

融合所述第一运动关联矩阵及所述第二运动关联矩阵，得到目标运动关联矩阵；

根据所述目标运动关联矩阵，将所述各个目标历史跟踪轨迹与所述跟踪候选区域进行匹配。