[发明专利]目标跟踪方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种目标跟踪方法及相关装置，所述目标跟踪方法包括：对目标图像和当前帧图像进行特征提取，以分别获得对应的目标特征图和当前帧特征图；基于所述目标特征图和所述当前帧特征图，使用高层语义特征重组模块以获得目标重组特征图和当前帧重组特征图；基于所述目标重组特征图和所述当前帧重组特征图，使用尺寸角度自适应模块完成特征交互，以获得特征交互后的当前帧输出特征图；基于所述当前帧输出特征图，以获得目标跟踪结果。通过上述方式，本申请能够提高目标跟踪结果的精确度。

技术领域

本申请属于目标跟踪技术领域，具体涉及一种目标跟踪方法及相关装置。

背景技术

视频目标跟踪(Video Object Tracking)，也称为单目标跟踪，所解决的任务是在每一帧视频图像序列中，跟踪到指定目标的位置或分割结果掩码。该技术的关键在于提取给定的目标特征以及每一帧视频图像序列中候选目标特征，并建立二者之间的关系，筛选得到最佳匹配的目标对象，即为跟踪得到的目标。在计算机视觉领域中，它是一项具有挑战性的研究任务。通过该技术确定视频图像序列中目标物体的位置，进一步可以实现对视频中目标对象行为的分析和理解，还可以为更高层次的视频内容分析和处理提供便利。

目前，有些目标跟踪方法需要利用上一帧图像，这就相当于限定了一个前提：下一帧图像中的目标会出现在上一帧图像中的目标位置附近。倘若下一帧图像中的目标位置不符合这个前提，那么该分支的输入图像不包含目标，将提取不到有用的特征，可能造成跟踪失败。此外，由于现有的目标跟踪结果主要基于高层语义特征的depth-wise卷积建立的相关关系得到，高层语义特征的噪音可能会影响跟踪结果。

发明内容

本申请提供一种目标跟踪方法及相关装置，以提高目标跟踪结果的精确度。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种目标跟踪方法，包括：对目标图像和当前帧图像进行特征提取，以分别获得对应的目标特征图和当前帧特征图；基于所述目标特征图和所述当前帧特征图，使用高层语义特征重组模块以获得目标重组特征图和当前帧重组特征图；基于所述目标重组特征图和所述当前帧重组特征图，使用尺寸角度自适应模块完成特征交互，以获得特征交互后的当前帧输出特征图；基于所述当前帧输出特征图，以获得目标跟踪结果。

其中，所述基于所述目标特征图和所述当前帧特征图，使用高层语义特征重组模块以获得目标重组特征图和当前帧重组特征图的步骤，包括：对所述目标特征图进行高层语义特征重组，以获得对应的目标重组特征图；基于所述目标重组特征图对当前帧特征图进行高层语义特征重组，以获得当前帧重组特征图。

其中，所述对所述目标特征图进行高层语义特征重组，以获得对应的目标重组特征图的步骤，包括：根据所述目标特征图获得第一矩阵和第二矩阵，其中，所述目标特征图中同一通道内的特征点逐行排布于所述第一矩阵中的同一列，所述目标特征图中同一通道内的特征点逐行排布于所述第二矩阵中的同一行；对所述第一矩阵按行进行归一化处理、以及对所述第二矩阵按列进行归一化处理；根据归一化处理后的所述第一矩阵和所述第二矩阵获得第一余弦相似度矩阵；对所述第一余弦相似度矩阵按行进行归一化处理以获得第一重组权重矩阵；根据所述第一重组权重矩阵和所述第一矩阵获得目标重组特征图。

其中，所述基于所述目标重组特征图对当前帧特征图进行高层语义特征重组，以获得当前帧重组特征图的步骤，包括：根据所述目标重组特征图获得第三矩阵和第四矩阵、以及根据所述当前帧特征图获得第五矩阵，其中，所述目标重组特征图中同一通道内的特征点逐行排布于所述第三矩阵中的同一列，所述目标重组特征图中同一通道内的特征点逐行排布于所述第四矩阵中的同一行，所述当前帧特征图像中同一通道内的特征点逐行排布于所述第五矩阵中的同一列；将所述第五矩阵按行进行归一化处理、以及将所述第四矩阵按列进行归一化处理；根据归一化处理后的所述第五矩阵和所述第四矩阵获得第二余弦相似度矩阵；对所述第二余弦相似度矩阵按行进行归一化处理以获得第二重组权重矩阵；根据所述第二重组权重矩阵和所述第三矩阵获得当前帧重组特征图。