[发明专利]目标跟踪轨迹的获取方法、装置及计算机设备

说明书

本发明实施例公开一种目标跟踪轨迹的获取方法、装置及计算机设备，其中方法包括：将当前帧图像划分为多个区域；判断当前帧图像中每个区域内目标对象的非遮挡状态值是否大于预设阈值；若区域内目标对象的非遮挡状态值大于预设阈值，根据当前帧图像中区域内目标对象预测下一帧图像中区域内目标对象的预测框，并获取从当前帧图像到下一帧图像的对应目标对象的跟踪轨迹；若非遮挡状态值小于或者等于预设阈值，获取当前帧图像中区域内与目标对象最近邻对象，并根据当前帧图像中最近邻对象的预测框获取从当前帧图像到下一帧图像的对应目标对象的跟踪轨迹。可以针对当前帧图像中目标对象的实际遮挡状态选择合适的跟踪方案，提高目标跟踪的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种目标跟踪轨迹的获取方法、装置及计算机设备。

背景技术

在教育机器人多数会搭载单目或者双目摄像头完成视觉功能，但是这些摄像头的视野一般比较窄而且它们的分辨率也是比较低，这些缺陷给目标跟踪带来了麻烦。为了解决上述缺陷，在算法上补偿，目标跟踪的过程受到多变的环境干扰、比如教育轮式机器人在某个赛道移动，赛道周围突然出现了其他的行人或者其他视野内的赛道，又比如没有赛场的背景导致的背景混淆。另外对于自定义赛道目标之间存在较大的相似性，比如赛道设计是采用可移动的积木块摆布的，那机器人移动过程中视野内会出现多个同样的目标等影响目标追踪，跟踪准确性较差。

可见，现有的目标跟踪方案存在准确性较差的技术问题。

发明内容

本公开实施例提供一种目标跟踪轨迹的获取方法、装置及计算机设备，以解决上述至少部分技术问题。

第一方面，本公开实施例提供了一种目标跟踪轨迹的获取方法，包括：

将当前帧图像划分为多个区域；

判断所述当前帧图像中每个区域内目标对象的非遮挡状态值是否大于预设阈值；

若所述区域内目标对象的非遮挡状态值大于所述预设阈值，根据所述当前帧图像中所述区域内目标对象预测下一帧图像中所述区域内目标对象的预测框，并获取从所述当前帧图像到下一帧图像的对应所述目标对象的跟踪轨迹；

若所述非遮挡状态值小于或者等于所述预设阈值，获取所述当前帧图像中所述区域内与所述目标对象最近邻对象，并根据所述当前帧图像中最近邻对象的预测框获取从所述当前帧图像到所述下一帧图像的对应所述目标对象的跟踪轨迹。

根据本公开的一种具体实施方式，所述判断所述当前帧图像中每个区域内目标对象的非遮挡状态值是否大于预设阈值的步骤之前，所述方法还包括：

利用所述当前帧图像的上一帧图像获取所述当前帧图像中所述区域内对应所述目标对象的预测框；

计算出所述目标对象的预测框与参考框的面积交并比，作为所述非遮挡状态值，其中，所述参考框为在所述当前帧图像中所述区域对应的图框。

根据本公开的一种具体实施方式，所述根据所述当前帧图像中所述区域内目标对象预测下一帧图像中所述区域内目标对象的预测框，并获取从所述当前帧图像到下一帧图像的对应所述目标对象的跟踪轨迹的步骤，包括：

根据所述当前帧图像中所述区域内目标对象的真实框，利用卡尔曼算法预测下一帧图像中所述区域内对应所述目标对象的预测框；

利用匈牙利算法将所述当前帧图像中的真实框和所述下一帧图像中的预测框进行数据关联；

根据所述当前帧图像中的真实框与所述下一帧图像中的预测框之间相互关联的像素点坐标数据，生成所述当前帧图像到所述下一帧图像之间对应所述目标对象的跟踪轨迹。

根据本公开的一种具体实施方式，所述利用匈牙利算法将所述当前帧图像中的真实框和所述下一帧图像中的预测框进行数据关联的步骤，包括：