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专利号: 2020104438928
申请人: 北京百度网讯科技有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-02-23
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种目标跟踪方法,其特征在于,包括:

对当前帧图像进行目标检测,得到所述当前帧图像中的目标检测框的第一信息,所述第一信息用于表示第一位置和第一尺寸;

利用卡尔曼滤波进行目标跟踪,得到所述当前帧图像中的目标跟踪框的第二信息,所述第二信息用于表示第二位置和第二尺寸;

对卡尔曼滤波中的预测误差协方差矩阵进行容错修正,得到修正后的协方差矩阵;

根据所述第一信息、所述第二信息以及所述修正后的协方差矩阵,计算所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框之间的马氏距离;

根据所述马氏距离,对所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框进行关联匹配;

所述方法还包括:

获取所述当前帧图像的拓扑关系矩阵MT1,和获取所述当前帧图像的上一帧图像的拓扑关系矩阵MT2;

将所述MT1和所述MT2进行逐元素相乘,得到拓扑变化矩阵M0;

利用所述M0,对所述当前帧图像中的目标检测框的匹配结果进行修正处理;

其中,所述MT1中第i行第j列的值表示,所述当前帧图像中第i个目标与第j个目标的前后关系;所述MT2中第i行第j列的值表示,所述上一帧图像中第i个目标与第j个目标的前后关系;所述M0中第i行第j列的值表示相比于所述上一帧图像,所述当前帧图像中的第i个目标与第j个目标的前后关系是否发生了变化。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一信息、所述第二信息以及所述修正后的协方差矩阵,计算所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框之间的马氏距离,包括:利用如下公式,计算所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框之间的马氏距离:其中,X表示所述第一信息,μ表示所述第二信息,Σ表示所述卡尔曼滤波中的预测误差协方差矩阵,(∑+αE)表示所述修正后的协方差矩阵,α为大于0的预设系数,E表示单位矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述马氏距离,对所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框进行关联匹配,包括:当所述马氏距离小于或等于预设阈值时,确定对应的目标检测框和目标跟踪框之间匹配;或者,当所述马氏距离大于所述预设阈值时,确定对应的目标检测框和目标跟踪框之间不匹配。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框之间的马氏距离之后,所述方法还包括:根据所述马氏距离,计算距离相似度矩阵MD;其中,所述MD中第i行第j列的值表示,所述当前帧图像中第i个目标跟踪框与第j个目标检测框之间的距离相似度;

计算外观深度特征相似度矩阵MA;其中,所述MA中第i行第j列的值表示,第i个目标跟踪框对应的上一帧图像中外观深度特征与第j个目标检测框的外观深度特征的余弦相似度;

根据所述MD和所述MA,确定相似度匹配矩阵;

所述根据所述马氏距离,对所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框进行关联匹配,包括:根据所述相似度匹配矩阵,对所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框进行关联匹配。

5.一种目标跟踪装置,其特征在于,包括:

检测模块,用于对当前帧图像进行目标检测,得到所述当前帧图像中的目标检测框的第一信息,所述第一信息用于表示第一位置和第一尺寸;

跟踪模块,用于利用卡尔曼滤波进行目标跟踪,得到所述当前帧图像中的目标跟踪框的第二信息,所述第二信息用于表示第二位置和第二尺寸;

修正模块,用于对卡尔曼滤波中的预测误差协方差矩阵进行容错修正,得到修正后的协方差矩阵;

第一计算模块,用于根据所述第一信息、所述第二信息以及所述修正后的协方差矩阵,计算所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框之间的马氏距离;

匹配模块,用于根据所述马氏距离,对所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框进行关联匹配;

所述装置还包括:

获取模块,用于获取所述当前帧图像的拓扑关系矩阵MT1,和获取所述当前帧图像的上一帧图像的拓扑关系矩阵MT2;

第二计算模块,用于将所述MT1和所述MT2进行逐元素相乘,得到拓扑变化矩阵M0;

处理模块,用于利用所述M0,对所述当前帧图像中的目标检测框的匹配结果进行修正处理;

其中,所述MT1中第i行第j列的值表示,所述当前帧图像中第i个目标与第j个目标的前后关系;所述MT2中第i行第j列的值表示,所述上一帧图像中第i个目标与第j个目标的前后关系;所述M0中第i行第j列的值表示相比于所述上一帧图像,所述当前帧图像中的第i个目标与第j个目标的前后关系是否发生了变化。

6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,

所述第一计算模块具体用于:利用如下公式,计算所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框之间的马氏距离:其中,X表示所述第一信息,μ表示所述第二信息,Σ表示所述卡尔曼滤波中的预测误差协方差矩阵,(∑+αE)表示所述修正后的协方差矩阵,α为大于0的预设系数,E表示单位矩阵。

7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,

所述匹配模块具体用于:当所述马氏距离小于或等于预设阈值时,确定对应的目标检测框和目标跟踪框之间匹配;或者,当所述马氏距离大于所述预设阈值时,确定对应的目标检测框和目标跟踪框之间不匹配。

8.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:第三计算模块,用于根据所述马氏距离,计算距离相似度矩阵MD;其中,所述MD中第i行第j列的值表示,所述当前帧图像中第i个目标跟踪框与第j个目标检测框之间的距离相似度;

第四计算模块,用于计算外观深度特征相似度矩阵MA;其中,所述MA中第i行第j列的值表示,第i个目标跟踪框对应的上一帧图像中外观深度特征与第j个目标检测框的外观深度特征的余弦相似度;

确定模块,用于根据所述MD和所述MA,确定相似度匹配矩阵;

所述匹配模块具体用于:

根据所述相似度匹配矩阵,对所述当前帧图像中的目标检测框和目标跟踪框进行关联匹配。

9.一种电子设备,其特征在于,包括:

至少一个处理器;以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1‑4中任一项所述的方法。

10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1‑4中任一项所述的方法。