[发明专利]目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明图像处理技术领域，具体涉及目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括获取待处理视频的当前图像帧以及待处理视频中各个历史目标的历史轨迹；将当前图像帧输入目标跟踪网络中，得到当前图像帧中各个像素点的特征信息及位置信息；根据各个像素点的特征信息及位置信息在各个历史目标的历史轨迹中进行目标匹配，确定当前图像帧中各个目标的轨迹。利用目标跟踪网络确定当前图像帧中各个像素点的特征信息及位置信息，即，利用一个网络就可以实现跟踪，简化了跟踪网络的结构，提高了跟踪效率；且该网络是无锚点的网络架构，针对各个像素点进行特征提取，能够尽量避免多个目标重叠后特征提取有误的问题，提高了跟踪准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着智能交通的发展，可以利用路口的摄像头和智能芯片对于一些违法行为或人员进行跟踪上报，这样就可以大大减少执法人员的人力。现有的目标跟踪方法一般分为两种：一种是两阶段的跟踪算法，首先利用检测网络得到对应的目标框，再对目标框中的目标进行缩放后利用Re-ID网络输出对应目标的特征，最后通过匹配算法进行匹配跟踪；另一种是一阶段的跟踪算法，直接利用一个网络得到对应的目标框和目标框内目标特征，可以通过目标框内特征直接进行跟踪。

然而，对于两阶段的跟踪算法，将多目标跟踪任务划分为两部分，第一部分是利用一个网络做目标检测，第二个是利用另一个网络做特征提取。由于在该跟踪算法中涉及到多个网络，网络结构较复杂，导致跟踪效率较低，且跟踪的效率完全依赖于检测结果。对于一阶段的跟踪算法，主要是利用anchor based的方法，这样会出现一个检测框中有多个目标，提取的目标特征容易涉及到框内多个目标，导致特征提取的准确性较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，以解决目标跟踪效率与准确性偏低的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种目标跟踪方法，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。

本发明实施例提供了一种目标跟踪方法，利用目标跟踪网络确定当前图像帧中各个像素点的特征信息及位置信息，即，利用一个网络就可以实现跟踪，简化了跟踪网络的结构，提高了跟踪效率；且经过该网络得到的各个像素点的特征信息及位置信息，即该网络是无锚点的网络架构，针对各个像素点进行特征提取，能够尽量避免多个目标重叠后特征提取有误的问题，提高了跟踪准确性。

结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，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。

本发明实施例提供了一种目标跟踪方法，在目标跟踪网络中主干网络采用特征提取网络进行各个像素点的特征提取，而不需要先对其进行目标检测再提取特征，简化了网络结构，再利用两种类型的分支网络进行相应信息的提取，从而实现特征和位置信息的提取。

结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，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、概率及对应的中心点位置；