[发明专利]目标跟踪方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：

获取待处理视频的各待跟踪目标的检测框，并将上一帧图像的局部纹理特征作为当前帧图像的各检测框的补充信息；

基于携带补充信息的各检测框生成相对应的跟踪框，并计算各待跟踪目标的检测框和跟踪框的多尺度局部特征；

利用图像匹配算法对各检测框和各跟踪框进行多次循环重复匹配，得到匹配成功的检测框和跟踪框。

2.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述图像匹配算法为匈牙利算法，所述利用图像匹配算法对各检测框和各跟踪框进行多次循环重复匹配之后，所述得到匹配成功的检测框和跟踪框之前，还包括：

对未匹配成功的待匹配检测框和待匹配跟踪框，调用调优交并比关系式分别计算每个待匹配检测框与各待匹配跟踪框之间的交并比调优值；

基于每个待匹配检测框与各待匹配跟踪框之间的交并比调优值，利用所述匈牙利算法再次进行多次循环重复匹配；

其中，所述调优交并比关系式根据当前待匹配检测框和当前待匹配跟踪框的交并比、所述当前待匹配跟踪框与所述当前待匹配检测框的中心点之间的距离、所述当前待匹配检测框和所述当前待匹配跟踪框的框尺寸信息共同确定。

3.根据权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述利用图像匹配算法对各检测框和各跟踪框进行多次循环重复匹配，包括：

按照待跟踪目标的轨迹丢失时间从小到大的顺序，对各检测框和各跟踪框进行多次循环重复匹配，直至当前迭代次数为最大迭代次数。

4.根据权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述计算各待跟踪目标的检测框和跟踪框的多尺度局部特征之后，所述利用图像匹配算法对各检测框和各跟踪框进行多次循环重复匹配之前，还包括：

分别将各待跟踪目标的每个检测框和每个跟踪框的多尺度局部特征进行归一化处理，得到归一化多尺度局部特征向量；

对每个检测框，分别计算当前检测框的归一化多尺度局部特征向量与各跟踪框的归一化多尺度局部特征向量的内积，以基于内积结果构建所述匈牙利算法的权重系数矩阵。

5.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述基于携带补充信息的各检测框生成相对应的跟踪框，包括：

根据各检测框的运动状态参数计算各检测框在当前帧图像的位置信息；

通过预设观测矩阵计算卡尔曼滤波增益；

根据各检测框的位置信息和所述卡尔曼滤波增益计算得到相应跟踪框的位置信息；

相应的，所述得到匹配成功的检测框和跟踪框之后，还包括：

利用匹配成功的检测框和跟踪框更新卡尔曼滤波的参数。

6.根据权利要求1至5任意一项所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述将上一帧图像的局部纹理特征作为当前帧图像的各检测框的补充信息，包括：

根据各检测框的运动状态参数计算各检测框在当前帧图像的位置信息，以在所述当前帧图像中确定各检测框所在图像区域；

对每个检测框，计算当前检测框对应的目标图像区域中每个像素点的梯度信息；基于各像素点的梯度信息计算得到梯度直方图信息；基于所述梯度直方图信息计算过程中所使用的目标像素点信息进行块归一化处理，得到块特征信息；基于所述目标图像区域内的所有块特征信息构建所述当前检测框的局部纹理特征；

在上一帧的检测框中心点距离为第一预设值的范围内构建宽和高相同的多个目标框，分别计算各目标框范围内的局部纹理特征；

将各目标框的局部纹理特征与其对应在当前帧图像的检测框的局部纹理特征进行内积运算，并将内积数值最大的目标框作为补充信息。