[发明专利]一种基于高低双阈值的目标检测与跟踪方法在审
申请号: | 202110350480.4 | 申请日: | 2021-03-31 |
公开(公告)号: | CN112990072A | 公开(公告)日: | 2021-06-18 |
发明(设计)人: | 刘湛基;王玲;石锡敏 | 申请(专利权)人: | 广州敏视数码科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 广州致信伟盛知识产权代理有限公司 44253 | 代理人: | 彭玲 |
地址: | 510000 广东省广州市天河区车陂*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 高低 阈值 目标 检测 跟踪 方法 | ||
1.一种基于高低双阈值的目标检测与跟踪方法,其特征在于,包括:
目标检测器将输入的视频二维图像进行检测,以获取每个检测目标对应信息;
对检测目标对应信息的检测目标空间位置信息可信度值与预设低检测可信度阈值进行过滤筛选;
若低于预设低检测可信度阈值,则删除该检测目标;
若高于或等于预设低检测可信度阈值,则输出相应检测目标对应的检测目标空间位置信息;
将输出的检测目标对应的检测目标空间位置信息,依据每一个检测目标对应目标类别和目标跟踪识别码与前一帧跟踪目标对应的目标空间位置信息进行重合度计算,计算出其中一个检测目标与同一类别所有跟踪目标的重合度值,将该重合度值与预设重合度阈值进行匹配;
若大于或等于预设重合度阈值,将该检测目标输出至匹配检测结果集,把对应的跟踪目标输出至匹配跟踪结果集,并将匹配跟踪结果集内的跟踪目标对应的目标空间位置信息用该匹配检测结果集内的检测目标的空间位置信息进行替换,以获得对应的当前跟踪目标;
若小于预设的重合度阈值,将该检测目标输出至非匹配检测结果集;
对非匹配检测结果集内的每一个检测目标空间位置信息可信度值与预设高检测可信度阈值进行过滤筛选;
若低于预设高检测可信度阈值,则判定该检测目标不是相应的跟踪目标,并将该检测目标删除;
若高于或等于预设的高检测可信度阈值,则判定该检测目标是当前跟踪目标。
2.根据权利要求1所述的基于高低双阈值的目标检测与跟踪方法,其特征在于,还包括若小于预设的重合度阈值,将对应的跟踪目标输出至非匹配跟踪结果集;
将非匹配跟踪结果集内的每一个跟踪目标对应的空间位置信息存在次数与预设存在次数阈值进行比较;
若大于预设存在次数阈值,对该跟踪目标对应的空间位置信息进行存在次数累加输出;
若小于或等于预设存在次数阈值,则将该跟踪目标对应的目标空间位置信息与跟踪目标在视频二维图像前n帧出现的空间位置信息进行位置预测计算,以获得跟踪目标在视频二维图像下一帧出现的空间位置信息,将该空间位置信息作为跟踪目标的空间位置信息,对该跟踪目标对应的空间位置信息进行存在次数累加输出;
将存在次数累加后的跟踪目标对应的空间位置信息存在跟踪队列中的时间长度值与允许跟踪目标存在跟踪队列中的时间长度阈值进行对比;
若大于允许跟踪目标存在跟踪队列中的时间长度阈值,则将该跟踪目标删除;
若小于等于允许跟踪目标存在跟踪队列中的时间长度阈值,则将该跟踪目标输出为当前跟踪目标。
3.根据权利要求2的基于高低双阈值的目标检测与跟踪方法,其特征在于,所述空间位置信息为对应目标的边界框,将输出的检测目标对应的检测目标边界框,依据每一个检测目标对应目标类别和目标跟踪识别码与前一帧跟踪目标对应的目标边界框进行重合度计算,计算出其中一个检测目标与同一类别所有跟踪目标的重合度值,选用检测目标边界框到跟踪目标边界框的距离平方与跟踪目标边界框的面积的重合度进行计算。
4.根据权利要求3的基于高低双阈值的目标检测与跟踪方法,其特征在于,将该跟踪目标对应的目标边界框与跟踪目标在视频二维图像前n帧出现的边界框进行位置预测计算,计算方式为:
同一个目标,前n帧 的边界框的中心坐标为:
同一个目标,前n帧 的边界框的宽、高信息为:
预测下一帧跟踪目标的边界框中心坐标:
预测下一帧跟踪目标的边界框宽、高:
则预测下一帧跟踪目标的边界框:
。
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