[发明专利]目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质

摘要

本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取每帧图像中的检测窗口；根据预设尺寸对每个检测窗口进行归一化处理和区域分割，提取每个子区域的特征值，组成待检测目标的特征向量；按照预设的选取方式确定起始帧、检测帧和基准向量集；计算待检测目标的特征向量与基准向量集中的每个基准特征向量之间的相似度，并获取最大相似度；若最大相似度大于或等于第一相似度阈值，则确定该最大相似度对应的特征向量和基准特征向量属于同一个跟踪目标，并根据该特征向量记录该跟踪目标的变化轨迹。本发明有效降低多机位跟踪目标时待检测目标的误判率，提高目标检测精度。

主权项

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述目标跟踪方法包括：接收多机位摄像头采集的视频数据；对所述视频数据进行分帧处理得到的每帧图像进行目标检测，获取每帧图像进行目标检测时的检测窗口，其中，每个所述检测窗口包含一个待检测目标；根据预设尺寸对每个所述检测窗口进行归一化处理，得到该检测窗口对应的目标区域图像，使得每个所述目标区域图像的图像尺寸均一致；针对每个所述待检测目标，根据预设的切分方式对该待检测目标的目标区域图像进行区域分割，得到N个子区域，并提取每个所述子区域的特征值，构成子特征向量，将N个所述子特征向量组成该检测窗口所对应的待检测目标的特征向量，其中，N为正整数；按照预设的选取方式，从所述视频数据分帧处理后的帧图像中确定起始帧和检测帧，并以所述起始帧中的K个所述待检测目标作为跟踪目标，将K个所述跟踪目标对应的基准特征向量构成基准向量集，其中，K为正整数；针对所述检测帧中的每个所述待检测目标，将所述检测帧中的待检测目标的特征向量与所述基准向量集中的K个所述基准特征向量进行逐个相似度计算，其中，所述检测帧中的每个所述待检测目标对应K个相似度，从K个所述相似度中获取最大相似度作为所述检测帧中每个所述待检测目标对应的最大相似度；若所述检测帧中所述待检测目标对应的最大相似度大于或等于预设的第一相似度阈值，则确定该最大相似度对应的特征向量和该最大相似度对应的基准特征向量属于同一个跟踪目标，并根据该特征向量记录该跟踪目标的变化轨迹。