[发明专利]对象跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种对象跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：在对被跟踪对象进行跟踪过程中，获取视频序列中的当前帧图像；所述被跟踪对象为根据所述视频序列中的初始帧图像确定得到的；当判断无法在所述当前帧图像中跟踪到所述被跟踪对象时，在所述当前帧图像中确定多个候选同类对象；所述候选同类对象为类别与所述被跟踪对象的类别相同的对象；确定所述被跟踪对象在所述初始帧图像中的区域图像与每个所述候选同类对象在所述当前帧图像中的区域图像之间的相似度；根据所述相似度，在多个所述候选同类对象中确定目标对象，并对所述目标对象进行跟踪。采用本方法能够避免目标对象跟踪丢失。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种对象跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

近年来，随着计算机硬件设备、数码设备、数字存储设备的迅速发展,以及越来越高的视频自动化分析的需求,促使越来越多的学者对视觉跟踪产生了极大地热情,视觉跟踪的科学理论体系也越来越完备,在军事制导、智能交通、安全监控、人机交互、车辆导航、体育运动、生物医学等各个领域也得到了广泛的应用。

现有技术中的视觉跟踪算法往往是利用初始帧目标的特征，以及相邻两帧的图像目标位置信息实现对目标对象的视觉跟踪；然而，当目标对象遇到突发、毫无规律的快速运动等干扰时,容易因目标对象变化过快造成相邻帧之间目标图像模糊或者因目标对象快速的形变等使得相邻两帧之间目标对象形状差别过大,这会使得目标对象难以辨识,导致跟踪目标对象丢失。

因此，现有的视觉跟踪方法存在目标对象容易跟踪丢失的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够避免目标对象跟踪丢失的对象跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种对象跟踪方法，所述方法包括：

在对被跟踪对象进行跟踪过程中，获取视频序列中的当前帧图像；所述被跟踪对象为根据所述视频序列中的初始帧图像确定得到的；

当判断无法在所述当前帧图像中跟踪到所述被跟踪对象时，在所述当前帧图像中确定多个候选同类对象；所述候选同类对象为类别与所述被跟踪对象的类别相同的对象；

确定所述被跟踪对象在所述初始帧图像中的区域图像与每个所述候选同类对象在所述当前帧图像中的区域图像之间的相似度；

根据所述相似度，在多个所述候选同类对象中确定目标对象，并对所述目标对象进行跟踪。

在其中一个实施例中，所述根据所述相似度，在多个所述候选同类对象中确定目标对象，并对所述目标对象进行跟踪，包括：

根据所述相似度，在多个所述候选同类对象中，选取相似度最高的所述候选同类对象作为待校验对象；

将所述待校验对象在所述当前帧图像中的区域图像输入至初始化后视觉跟踪模型，通过所述初始化后视觉跟踪模型，确定所述当前帧图像对应的跟踪响应图；

根据所述跟踪响应图对应的跟踪置信度，判断所述待校验对象是否为所述被跟踪对象；

若是，则确定所述待校验对象为所述目标对象，并通过所述初始化后视觉跟踪模型对所述目标对象进行跟踪。

在其中一个实施例中，所述根据所述跟踪响应图对应的跟踪置信度，判断所述待校验对象是否为所述被跟踪对象，包括：

获取所述跟踪响应图的峰旁比，以及，获取所述当前帧图像之前的各个历史视频帧的跟踪响应图的峰旁比；

根据所述当前帧图像的峰旁比和前一帧图像的峰旁比，确定相邻帧峰旁比比值；所述前一帧图像为所述当前帧图像的前一帧图像；

根据所述各个历史视频帧的跟踪响应图的峰旁比，确定平均峰旁比；