[发明专利]一种社区多特征融合的目标跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种社区多特征融合的目标跟踪方法，其特征在于，包括：

获取摄像头采集的视频流；

对所述视频流进行目标检测，并在检测到目标时，确定出所述目标的跟踪ID和加权特征；所述加权特征为人脸特征、行人重识别ReID特征和外部特征的加权值；

依据所述目标的跟踪ID和加权特征对所述目标进行跟踪，得到跟踪的预测框；并确定出检测到所述目标时的检测框；

若所述视频帧中任一帧未得到所述目标的检测框，则依据所述目标的跟踪框对所述目标的检测框进行修正；若所述视频帧中任一帧未得到所述目标的跟踪框，则依据所述目标的检测框对所述目标的跟踪框进行修正；

依据所述跟踪的预测框和所述检测框，确定对所述目标的跟踪情况。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述视频流进行目标检测，包括：

使用目标检测算法间隔预设数量的视频帧对所述视频流进行目标检测。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述目标的跟踪ID和加权特征对所述目标进行跟踪，包括：

在检测到所述目标之后的所述视频流的任一帧中跟踪到的行人时，提取跟踪到的行人的多个特征，并依据预设权重对所述多个特征进行加权，得到所述行人的加权特征；

确定所述目标的加权特征与所述行人的加权特征是否一致，若一致，则确定所述行人与所述目标为同一人，将所述行人标记为所述目标，并配置所述目标的跟踪ID。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定出所述目标的跟踪ID和加权特征，包括：

创建所述目标的跟踪ID；

提取所述目标的多个特征，依据所述多个特征的预设权重对所述多个特征进行加权计算，得到所述目标的加权特征；

建立所述目标的跟踪ID和加权特征的关联关系。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述跟踪的预测框和所述检测框，确定对所述目标的跟踪情况，包括：

确定所述跟踪的预测框和所述检测框的交并比，若所述交并比大于预设阈值，则确定跟踪成功，否则确定跟踪失败。

6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，在依据所述跟踪的预测框和所述检测框，确定对所述目标的跟踪情况之后，还包括：

将跟踪到的目标在不同摄像头下停留的时间存入数据库，并在确定所述跟踪到的目标在一个位置停留超过预设时间后，发出告警信息。

7.一种社区多特征融合的目标跟踪装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取摄像头采集的视频流；

处理单元，用于对所述视频流进行目标检测，并在检测到目标时，确定出所述目标的跟踪ID和加权特征；所述加权特征为人脸特征、行人重识别ReID特征和外部特征的加权值；依据所述目标的跟踪ID和加权特征对所述目标进行跟踪，得到跟踪的预测框；并确定出检测到所述目标时的检测框；若所述视频帧中任一帧未得到所述目标的检测框，则依据所述目标的跟踪框对所述目标的检测框进行修正；若所述视频帧中任一帧未得到所述目标的跟踪框，则依据所述目标的检测框对所述目标的跟踪框进行修正；依据所述跟踪的预测框和所述检测框，确定对所述目标的跟踪情况。

8.一种计算设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行权利要求1至6任一项所述的方法。

9.一种计算机可读非易失性存储介质，其特征在于，包括计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得计算机执行如权利要求1至6任一项所述的方法。