[发明专利]目标跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

接收运动目标的初始方位；

获取在所述初始方位下所拍摄的运动目标的前一帧图像；

采用深度学习算法从所述前一帧图像的运动目标中确定特定运动目标；

根据所述特定运动目标的初始坐标调整拍摄方位，得到下一方位并获取在所述下一方位下所拍摄的下一帧图像；

根据所述初始坐标，获取所述特定运动目标在所述下一帧图像中的下一坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用深度学习算法从所述前一帧图像的运动目标中确定特定运动目标，包括：

获取所述前一帧图像中所述运动目标的二值化图像；其中，所述二值化图像由目标点构成；

根据所述目标点的坐标信息获取筛选目标块；其中，每一所述筛选目标块用于表征一所述运动目标；

将所述前一帧图像中的筛选目标块与再前一帧图像中的筛选目标块进行匹配，得到稳定目标块；

将所述稳定目标块输入目标检测模型对所述稳定目标块进行分类，得到所述稳定目标块的分类类别和类别概率；其中，所述目标检测模型为通过不同类别的样本图像深度学习训练得到的分类模型；

获取所述稳定目标块的分类类别为所述特定运动目标，且所述类别概率大于概率阈值的所述稳定目标块，作为所述特定运动目标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述前一帧图像中所述运动目标的二值化图像，包括：

当进行空中目标跟踪时，调节所述前一帧图像的对比度，根据不同区域的对比度差异，提取目标轮廓，作为运动目标图像；

当进行地面目标跟踪时，采用背景建模方法去除所述前一帧图像中的地面背景，得到所述运动目标图像；

对所述运动目标图像进行二值化处理，得到所述运动目标的二值化图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标点的坐标信息获取筛选目标块，包括：

对所述目标点的坐标信息进行数据点聚类，得到初始目标块；

获取所述初始目标块的像素大小，将所述像素大小满足预设像素阈值的所述初始目标块作为所述筛选目标块。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述前一帧图像中的筛选目标块与所述再前一帧图像中的筛选目标块进行匹配，得到稳定目标块，包括：

获取所述前一帧图像中的筛选目标块的中心点与所述再前一帧图像中筛选目标块的中心点的X坐标差值，和Y坐标差值；

当所述X坐标差值小于X预设值，且所述Y坐标差值小于Y预设值，则确定所述前一帧图像中的筛选目标块与所述再前一帧图像中筛选目标块匹配成功；

获取所述前一帧图像中的每个筛选目标块与所述再前一帧图像中的筛选目标块匹配成功的次数，作为所述前一帧图像中的每个筛选目标块对应的互联帧数；

获取所述互联帧数大于等于预设互联阈值对应的所述前一帧图像中的筛选目标块，作为所述稳定目标块。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特定运动目标的初始坐标调整拍摄方位，得到下一方位并获取在所述下一方位下所拍摄的下一帧图像，包括：

获取所述特定运动目标的中心点在所述前一帧图像中的坐标，作为所述特定运动目标的初始坐标；

获取所述初始坐标相对于所述前一帧图像的中心点的脱靶量；其中，所述脱靶量为所述初始坐标的X坐标和Y坐标相对于所述前一帧图像的中心点的偏移距离和偏移方向；

将所述初始方位沿所述偏移方向的反向向靠近所述前一帧图像的中心点的方向调整预设距离，得到所述下一方位；其中，所述预设距离由所述偏移距离确定；

获取在所述下一方位下所拍摄的所述下一帧图像。