[发明专利]目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：

获取待处理视频的当前图像帧以及所述待处理视频中各个历史目标的历史轨迹；

将所述当前图像帧输入目标跟踪网络中，得到所述当前图像帧中各个像素点的特征信息及位置信息；

根据所述各个像素点的特征信息及位置信息在所述各个历史目标的历史轨迹中进行目标匹配，确定所述当前图像帧中各个目标的轨迹；所述根据所述各个像素点的特征信息及位置信息在所述各个历史目标的历史轨迹中进行目标匹配具体包括：利用当前图像帧中各个像素点的位置信息与历史轨迹中各个像素点的历史位置信息进行匹配，得到各个像素点的匹配结果，并根据各个像素点的特征信息对所述匹配结果进行合并；所述特征信息包括所属的目标类别，所述位置信息包括对应的检测框的位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前图像帧输入目标跟踪网络中，得到所述当前图像帧中各个像素点的特征信息及位置信息，包括：

将所述当前图像帧输入目标跟踪网络的特征提取网络中，对所述当前图像帧进行特征提取；

将特征提取结果分别输入特征分支网络及位置分支网络中，得到所述各个像素点的特征信息及位置信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将特征提取结果分别输入特征分支网络及位置分支网络中，得到所述各个像素点的特征信息及位置信息，包括：

利用所述特征分支网络中的检测热度分支确定所述各个像素点所属的目标类别、概率及对应中心点的位置；

利用所述特征分支网络中的特征分支确定所述各个像素点的特征；

利用所述位置分支网络中的宽高回归分支确定所述各个像素点对应的检测框的宽高；

利用所述位置分支网络中的偏移回归分支确定所述各个像素点对应的检测框的中心点偏移量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括所述像素点所属的目标类别及类别概率，所述根据所述各个像素点的特征信息及位置信息在所述各个历史目标的历史轨迹中进行目标匹配，确定所述当前图像帧中各个目标的轨迹，包括：

基于所述各个像素点对应的类别概率以及预设值的大小关系，对所述各个像素点进行筛选，以得到目标像素点；

利用所述目标像素点的特征信息及位置信息，确定所述目标像素点对应的检测框的特征及位置；

基于所述检测框的特征及位置，在所述检测框对应目标类别的所述历史轨迹中进行目标匹配，确定所述当前图像帧中各个目标的轨迹。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述历史轨迹存储在跟踪列表或跟丢列表中，所述基于所述检测框的特征及位置，在对应类别的所述历史轨迹中进行目标匹配，确定所述当前图像帧中各个目标的轨迹，包括：

利用所述检测框的特征及位置与对应类别的所述历史轨迹进行距离计算；

基于距离计算结果在所述跟踪列表以及所述跟丢列表中进行目标匹配；

当在所述跟踪列表以及所述跟踪列表中均匹配不到相应目标时，利用所述检测框与对应类别的所述历史轨迹进行交并比的计算；

基于交并比的计算结果再在所述跟踪列表以及所述跟丢列表中进行目标匹配，以确定所述当前图像帧中各个目标的轨迹。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述检测框的特征与对应类别的所述历史轨迹进行距离计算，包括：

对所述历史轨迹中的各个历史目标进行轨迹预测，确定所述各个历史目标在所述当前图像帧中的位置，以确定所述各个历史目标对应的预测框的位置；

计算所述检测框与所述预测框之间的第一距离；

计算所述检测框的特征与所述历史轨迹对应的特征的第二距离；

利用所述第一距离与所述第二距离，确定所述检测框与对应类别的所述历史轨迹之间的距离。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于交并比的计算结果再在所述跟踪列表以及所述跟丢列表中进行目标匹配，以确定所述当前图像帧中各个目标的轨迹，包括：

当在所述跟踪列表以及所述跟丢列表中均匹配不到目标时，确定所述检测框对应的目标为新目标，并为所述新目标分配轨迹标识。