一种视频中的目标跟踪方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视频中的目标跟踪方法及装置，用于解决现有的目标模板采用单一的样本，跟踪精度低的问题。方法包括：根据目标模板中的样本，确定出当前帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框；提取出目标矩形框内图像的特征信息，确定出目标矩形框内图像的特征信息与目标模板中的样本的相似度；在所述相似度满足设定条件时，将所述目标矩形框内图像的特征信息作为新的样本存储于目标模板中，并使用更新后的目标模板，对下一帧图像中的待跟踪目标进行跟踪。在目标跟踪过程中，不断对目标模板进行更新和完善，使得目标模板中包含足够多的关键帧中待跟踪目标的特征信息，跟踪结果更可靠。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频监控领域，特别涉及一种视频中的目标跟踪方法及装置。
技术介绍
随着监控网络地不断发展，实时视频监控已经成为维护城市安全的重要手段。但由于人力监控需要大量的劳动力，并且可能受到人为因素影响，在监控点逐步增多的情况下，人力监控受到越来越大的挑战。因此，通过图像识别和行为识别等相关算法进行智能监控的技术受到越来越多的关注。在使用视频监控中，最主要的目的是能够对突发事件及时发现并处理。而在突发事件中，实现对视频中的目标跟踪，如对人、移动物体等的跟踪，发挥着重要的作用。例如，在敏感区域，通过分析跟踪到的人的行走路线，分析其可能的行为，可以做到及时进行预警，从而进一步降低了未来发生安全问题的概率，维护社会和谐。由于视频中的目标跟踪过程中，跟踪结果经常受到一系列的内部或外部条件变化的影响，例如，被跟踪目标的形状、尺寸、色调的变化，又如，外界光线变化和障碍物遮挡等，使得难以实现对视频中目标长时间的有效跟踪，在跟踪过程中经常会出现被跟踪目标丢失的情况。在多目标跟踪过程中，问题更加严重，经常会出现不同目标跟踪混淆的现象。为了实现有效跟踪，通过样本训练，得到每个被跟踪的目标对应的样本模型，从而形成目标模板，目标模板中包含每个被跟踪的目标对应的样本模型，这样，在目标丢失和混淆的情况下，可以基于该目标模板，对目标所在的位置进行更新和校正。由于现有的目标模板采用单一的样本模型来表征目标，跟踪精度较低，不能有效的跟踪到指定的目标。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种视频中的目标跟踪方法及装置，用于解决现有的目标模板采用单一的样本模型来表征目标，跟踪精度较低，不能有效的跟踪到指定的目标的问题。第一方面，提供了一种视频中的目标跟踪方法，所述方法包括：根据目标模板中的样本，确定出当前帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框；提取出所述目标矩形框内图像的特征信息，确定出所述目标矩形框内图像的特征信息与所述目标模板中的样本的相似度；在所述相似度满足设定条件时，将所述目标矩形框内图像的特征信息作为新的样本存储于所述目标模板中，并使用更新后的目标模板，对下一帧图像中的待跟踪目标进行跟踪。第二方面，提供了一种视频中的目标跟踪装置，所述装置包括：第一确定模块，用于根据目标模板中的样本，确定出当前帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框；第二确定模块，用于提取出所述目标矩形框内图像的特征信息，确定出所述目标矩形框内图像的特征信息与所述目标模板中的样本的相似度；样本更新模块，用于在所述相似度满足设定条件时，将所述目标矩形框内图像的特征信息作为新的样本存储于所述目标模板中，并使用更新后的目标模板，对下一帧图像中的待跟踪目标进行跟踪。本专利技术实施例提供的方法和装置中，在目标跟踪过程中，根据获取到的帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框内图像的特征信息，不断对目标模板中的样本进行更新和完善，从而在目标模板中形成多个样本来表征待跟踪目标，使得目标模板中包含足够多的关键帧中待跟踪目标的特征信息，并且采用多样本的目标模板进行跟踪，能够应对待跟踪目标在跟踪过程中出现的变化，
使得跟踪结果更可靠，准确性更高。另外，由于目标模板中包含多个样本，个别跟踪效果较差的样本的负面影响可以由其他样本来补偿。因此，采用多样本的目标模板进行跟踪，极大提高了目标模板的鲁棒性和普适性。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种视频中的目标跟踪方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种视频中的目标跟踪方法中更新目标模板的示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种视频中的目标跟踪方法的另一流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种视频中的目标跟踪装置的示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。下面结合说明书附图对本专利技术实施例作进一步详细描述。应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例提供了一种视频中的目标跟踪方法，如图1所示，所述方法包括：S11、根据目标模板中的样本，确定出当前帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框；S12、提取出所述目标矩形框内图像的特征信息，确定出所述目标矩形框内图像的特征信息与所述目标模板中样本的相似度。具体的，若所述目标模板中包含一个样本，则确定出所述目标矩形框内图像的特征信息与该样本的相似度；若所述目标模板中包含至少两个样本，则分别确定出所述目标矩形框内图像的特征信息与每个样本的相似度。S13、在所述相似度满足设定条件时，将所述目标矩形框内图像的特征信息作为新的样本存储于所述目标模板中，并使用更新后的目标模板，对下一帧图像中的待跟踪目标进行跟踪。具体的，使用更新后的目标模板，对于下一帧图像继续执行上述步骤S11～S13。本专利技术实施例中，在目标跟踪过程中，根据获取到的帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框内图像的特征信息，不断对目标模板进行更新和完善，从而在目标模板中形成多个样本来表征待跟踪目标，使得目标模板中包含足够多的关键帧中待跟踪目标的特征信息，并且采用多样本的目标模板进行跟踪，能够应对待跟踪目标在跟踪过程中出现的变化，使得跟踪结果更可靠，准确性更高。另外，由于目标模板中包含多个样本，个别跟踪效果较差的样本的负面影响可以由其他样本来补偿。因此，采用多样本的目标模板进行跟踪，极大提高了目标模板的鲁棒性和普适性。本专利技术实施例中，对于同一帧图像中的不同的待跟踪目标，均可采用上述步骤S11～步骤S13的方法进行跟踪，并不断更新每个待跟踪目标对应的多样本的目标模板。本专利技术实施例中，S11中根据目标模板中的样本，确定出当前帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框，包括：根据前N帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框，预测当前帧图像中待跟踪目标所在位置的第一矩形框，其中，N为正整数；以所述第一矩形框为基准，确定出至少一个第二矩形框，其中，第二矩形框与所述第一矩形框的距离小于或等于设定的距离阈值；分别提取出所述第一矩形框内图像的特征信息和所述第二矩形框内图像
的特征信息，并分别确定所提取的特征信息与所述目标模板中的样本的相似度；根据所述相似度，从所述第一矩形框和所述第二矩形框中，选择一个矩形框确定为所述目标矩形框。由于目标模板中包含多个样本，能够应对待跟踪目标在跟踪过程中出现的变化，使得跟踪结果更可靠，准确性更高，并且可以降低个别跟踪效果较差的样本的负面影响，极大提高了目标模板的鲁棒性和普适性。进一步，一种可能的实现方式中，根据所述相似度，从所述第一矩形框和所述第二矩形框中，选择一个矩形框确定为所述目标矩形框，包括：对于所述第一矩形框，确定出所述第一矩形框内图像的特征信息与所述目标模板中的样本的相似度的平均值；以及对于所述第二矩形框，确定出所述第二矩形框内图像的特征信息与所述目标模板中的样本的相似度的平均值；从所述第一矩形框和所述第二矩形框中，选择出相似度的平均值大于设定相似度阈值的矩形框，并将选择出的矩形框中相似度的平均值最大本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频中的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标模板中的样本，确定出当前帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框；提取出所述目标矩形框内图像的特征信息，确定出所述目标矩形框内图像的特征信息与所述目标模板中的样本的相似度；在所述相似度满足设定条件时，将所述目标矩形框内图像的特征信息作为新的样本存储于所述目标模板中，并使用更新后的目标模板，对下一帧图像中的待跟踪目标进行跟踪。

【技术特征摘要】
1.一种视频中的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标模板中的样本，确定出当前帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框；提取出所述目标矩形框内图像的特征信息，确定出所述目标矩形框内图像的特征信息与所述目标模板中的样本的相似度；在所述相似度满足设定条件时，将所述目标矩形框内图像的特征信息作为新的样本存储于所述目标模板中，并使用更新后的目标模板，对下一帧图像中的待跟踪目标进行跟踪。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述相似度满足设定条件时，将所述目标矩形框内图像的特征信息作为新的样本存储于所述目标模板中，包括：在所述相似度的平均值大于设定的相似度阈值，且当前时刻距离上一次样本更新的间隔时长大于设定的时间阈值时，将所述目标矩形框内图像的特征信息作为新的样本存储于所述目标模板中。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据目标模板中的样本，确定出当前帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框，包括：根据前N帧图像中待跟踪目标所在位置的目标矩形框，预测当前帧图像中待跟踪目标所在位置的第一矩形框，其中，N为正整数；以所述第一矩形框为基准，确定出至少一个第二矩形框，其中，第二矩形框与所述第一矩形框的距离小于或等于设定的距离阈值；分别提取出所述第一矩形框内图像的特征信息和所述第二矩形框内图像的特征信息，并分别确定所提取的特征信息与所述目标模板中的样本的相似度；根据所述相似度，从所述第一矩形框和所述第二矩形框中，选择一个矩形框确定为所述目标矩形框。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述相似度，从所述第一矩形框和所述第二矩形框中，选择一个矩形框确定为所述目标矩形框，包括：对于所述第一矩形框，确定出所述第一矩形框内图像的特征信息与所述目标模板中的样本的相似度的平均值；以及对于所述第二矩形框，确定出所述第二矩形框内图像的特征信息与所述目标模板中的样本的相似度的平均值；从所述第一矩形框和所述第二矩形框中，选择出相似度的平均值大于设定相似度阈值的矩形框，并将选择出的矩形框中相似度的平均值最大的矩形框确定为所述目标矩形框。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述相似度，从所述第一矩形框和所述第二矩形框中，选择一个矩形框确定为所述目标矩形框，还包括：若所述第一矩形框和所有所述第二矩形框与所述目标模板的相似度的平均值均小于或等于所述相似度阈值，将所述第一矩形框确定为所述目标矩形框。6.如权利要求1～5任一项...

【专利技术属性】
技术研发人员：王智慧，
申请(专利权)人：海信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37