[发明专利]一种目标跟踪方法、显示设备、电子设备及介质在审

专利信息
申请号: 202011313361.3 申请日: 2020-11-20
公开(公告)号: CN113487647A 公开(公告)日: 2021-10-08
发明(设计)人: 翟世平;高雪松;陈维强;曲磊 申请(专利权)人: 青岛海信电子产业控股股份有限公司
主分类号: G06T7/246 分类号: G06T7/246
代理公司: 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 代理人: 杜晶
地址: 266555 山东省青*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 目标 跟踪 方法 显示 设备 电子设备 介质
【说明书】:

本申请公开了一种目标跟踪方法、显示设备、电子设备及介质,用以解决现有技术中进行目标跟踪时,出现的跟踪目标丢失或无法继续跟踪的问题。由于在本申请中,在进行目标跟踪时首先获取同一时刻采集的图像中第一目标物体的特征向量,并根据该第一目标物体的特征向量确定该第一目标物体的第一目标特征向量,根据确定的第一目标特征向量,确定该第一目标物体在待跟踪图像中的位置信息,从而实现准确地进行目标跟踪,避免了在进行目标跟踪时存在的跟踪目标丢失、无法跟踪的问题,提高了目标跟踪的准确率。

技术领域

本申请涉及图像处理技术以及智能监控技术领域,尤其涉及一种目标跟踪方法、显示设备、电子设备及介质。

背景技术

随着社会的不断发展,人们生活水平逐渐提高,在观看直播赛事时,通过进行目标跟踪来更准确地实现观看效果、提升用户体验。

现有技术,在进行目标跟踪时,通过以下方式进行目标跟踪:

一、根据视频第一帧确定兴趣目标特征,通过计算得到目标位置实现跟踪。由于输入的第一帧目标特征描述有限,当兴趣目标发生形变或剧烈位移时,就会导致跟踪目标丢失,影响跟踪效果。多视点应用下的目标跟踪技术在受限于单视点跟踪技术,会出现兴趣目标特征参数变化较大,导致兴趣目标丢失或无法继续跟踪等问题。

二、根据待跟踪视频的第一帧,使用元学习对改进的跟踪模型进行线上训练;其中,所述改进的跟踪模型通过使用卷积神经网络求解相关滤波算法中的滤波器参数获取;基于训练好的改进的跟踪模型对待跟踪视频中的当前帧的搜索样本和第一帧的搜索样本分别进行特征提取,将当前帧对应的特征和第一帧对应的特征进行合成,获取最终的特征;基于所述改进的跟踪模型中的回归层对所述最终的特征进行回归处理获取响应图,根据所述响应图获取所述当前帧中的目标框。该方法当兴趣目标发生形变或剧烈位移时,仍会出现跟踪目标丢失或无法跟踪等问题。

由此可知,现有技术在进行目标跟踪时,存在一定的跟踪目标丢失、无法继续跟踪的问题。

发明内容

本申请提供了一种目标跟踪方法、显示设备、电子设备及介质,用以解决现有技术中进行目标跟踪时,出现的跟踪目标丢失或无法继续跟踪的问题。

第一方面,本申请提供一种目标跟踪方法,所述方法包括:

接收对第一图像中第一目标物体的选择操作,确定被选择的第一目标物体;

确定在同一时刻不同视角的其他图像中的所述第一目标物体,并确定所述第一目标物体的第一目标特征向量;

根据所述第一目标特征向量,确定待目标跟踪图像中进行跟踪的所述第一目标物体的位置信息。

第二方面,本申请提供了一种显示设备,所述显示设备包括:

显示器,所述显示器用于进行图像显示;

处理器,所述处理器被配置为:

响应于第一图像中第一目标物体的选择操作,确定被选择的第一目标物体;

确定在同一时刻不同视角的其他图像中的所述第一目标物体,并确定所述第一目标物体的第一目标特征向量;

根据所述第一目标特征向量,确定待目标跟踪图像中进行跟踪的所述第一目标物体的位置信息并控制所述显示器进行指示性显示。

第三方面,本申请提供一种电子设备,所述电子设备包括处理器和存储器,所述存储器用于存储程序指令,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述目标跟踪方法的步骤。

第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述目标跟踪方法的步骤。

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