目标跟踪、事件检测方法及装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种目标跟踪、事件检测方法及装置、电子设备和存储介质，其中，所述目标跟踪方法包括：对视频流中的对象进行人脸识别，确定视频流中的待跟踪对象，以及确定待跟踪对象的待跟踪标识；确定目标库中是否包括待跟踪标识，其中，目标库中包括参考跟踪对象的跟踪标识以及参考跟踪对象的人脸特征信息；在目标库中不包括待跟踪标识的情况下，基于提取到的待跟踪对象的人脸特征信息与参考跟踪对象的人脸特征信息进行特征匹配；在待跟踪对象的人脸特征信息与参考跟踪对象的人脸特征信息匹配成功的情况下，对待跟踪对象与特征匹配成功的参考跟踪对象进行关联跟踪，关联跟踪用于将待跟踪对象与特征匹配成功的参考跟踪对象的跟踪数据进行关联。踪数据进行关联。踪数据进行关联。

【技术实现步骤摘要】
目标跟踪、事件检测方法及装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种目标跟踪、事件检测方法及装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]人脸识别广泛应用在很多的不同领域，例如，安防监控，人脸门禁，互联网娱乐等等。此外，基于人脸识别，可以实现对目标对象的持续跟踪。然而，人脸识别需要满足一定的光照条件，和/或，需要跟踪对象满足一定的姿态条件，才能达到令人满意的识别率。在跟踪对象出现侧身或者低头等脸部大面积不可见的情况下，人脸识别将会中断，跟踪对象丢失，导致无法满足长时间持续跟踪的需求。

技术实现思路

[0003]本公开提出了一种目标跟踪、事件检测方法及装置、电子设备和存储介质的技术方案。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种目标跟踪方法，包括：对视频流中的对象进行人脸识别，确定视频流中的待跟踪对象，以及确定所述待跟踪对象的待跟踪标识；确定目标库中是否包括所述待跟踪标识，其中，所述目标库中包括参考跟踪对象的跟踪标识以及所述参考跟踪对象的人脸特征信息；在所述目标库中不包括所述待跟踪标识的情况下，基于提取到的所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息进行特征匹配；在所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息匹配成功的情况下，对所述待跟踪对象与特征匹配成功的所述参考跟踪对象进行关联跟踪，所述关联跟踪用于将所述待跟踪对象与特征匹配成功的所述参考跟踪对象的跟踪数据进行关联。
[0005]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：在所述目标库中包括所述待跟踪标识的情况下，将所述待跟踪对象与所述待跟踪标识对应的所述参考跟踪对象进行关联跟踪。
[0006]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：在所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息匹配失败的情况下，根据所述待跟踪标识和所述待跟踪对象的人脸特征信息，更新所述目标库。
[0007]在一种可能的实现方式中，所述对视频流中的对象进行人脸识别，确定视频流中的待跟踪对象，以及确定所述待跟踪对象的待跟踪标识，包括：对所述视频流中的对象进行人脸识别，确定所述视频流的每个图像帧中的人脸感兴趣区域ROI，其中，所述每个图像帧中的人脸ROI用于指示所述每个图像帧中的所述待跟踪对象；根据所述视频流中的第i个图像帧中的人脸ROI，以及第i+1个图像帧中的人脸ROI，确定所述第i+1个图像帧中的人脸ROI对应的所述待跟踪对象的待跟踪标识。
[0008]在一种可能的实现方式中，所述根据所述视频流中的第i个图像帧中的人脸ROI，以及第i+1个图像帧中的人脸ROI，确定所述第i+1个图像帧中的人脸ROI对应的所述待跟踪
对象的待跟踪标识，包括：确定所述第i个图像帧中的人脸ROI和所述第i+1个图像帧中的人脸ROI之间的位置变化距离；在所述位置变化距离小于预设距离阈值的情况下，根据所述第i个图像帧中的人脸ROI对应的所述待跟踪对象的所述待跟踪标识，确定所述第i+1个图像帧中的人脸ROI对应的所述待跟踪对象的所述待跟踪标识。
[0009]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：在所述位置变化距离大于或等于所述预设距离阈值的情况下，为所述第i+1个图像帧中的人脸ROI对应的所述待跟踪对象，生成所述待跟踪标识。
[0010]在一种可能的实现方式中，所述在所述目标库中不包括所述待跟踪标识的情况下，基于提取到的所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息进行特征匹配，包括：根据所述待跟踪对象的人脸特征信息，确定第一人脸特征向量；根据所述参考跟踪对象的人脸特征信息，确定第二人脸特征向量；根据所述第一人脸特征向量和所述第二人脸特征向量之间的内积，确定所述待跟踪对象的人脸特征信息和所述参考跟踪对象的人脸特征信息之间的相似度；在所述相似度大于预设相似度阈值的情况下，确定所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息匹配成功。
[0011]在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一人脸特征向量和所述第二人脸特征向量之间的内积，确定所述待跟踪对象的人脸特征信息和所述参考跟踪对象的人脸特征信息之间的相似度，包括：根据预设拉伸因子，对所述内积进行拉伸处理，得到所述相似度。
[0012]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：确定所述参考跟踪对象的人脸特征信息在所述目标库中的存储时长，从所述目标库中删除所述存储时长大于预设存储时长阈值的所述人脸特征信息；或，确定所述参考跟踪对象对应的跟踪结束时刻与当前时刻之间的时间间隔，在所述时间间隔大于预设时间间隔阈值的情况下，从所述目标库中删除所述参考跟踪对象的跟踪标识以及所述参考跟踪对象的人脸特征信息。
[0013]根据本公开的一方面，提供了一种事件检测方法，包括：基于目标跟踪方法，对视频流中的对象进行跟踪，得到跟踪结果；根据所述跟踪结果，检测是否出现持续未佩戴口罩事件；其中，所述目标跟踪方法为上述目标跟踪方法。
[0014]在一种可能的实现方式中，所述基于目标跟踪方法，对视频流中的对象进行跟踪，得到跟踪结果，包括：基于所述目标跟踪方法，对所述视频流中的对象进行跟踪，确定所述视频流中的跟踪对象、所述跟踪对象对应的用户标识，以及所述跟踪对象的跟踪数据；将所述用户标识以及所述跟踪数据，确定为所述跟踪对象的跟踪结果。
[0015]在一种可能的实现方式中，所述根据所述跟踪结果，检测是否出现持续未佩戴口罩事件，包括：基于所述跟踪数据，检测所述跟踪对象是否佩戴口罩，得到所述跟踪对象对应的口罩佩戴状态，其中，所述口罩佩戴状态包括所述跟踪对象未佩戴口罩的时间信息；根据所述跟踪对象未佩戴口罩的时间信息，确定所述跟踪对象持续未佩戴口罩的时长；在所述跟踪对象持续未佩戴口罩的时长大于或等于预设时长阈值的情况下，确定出现所述持续未佩戴口罩事件。
[0016]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：将出现所述持续未佩戴口罩事件的所述跟踪对象，确定为所述持续未佩戴口罩事件对应的目标行为人对象；根据出现所述持续未佩戴口罩事件的所述跟踪对象对应的所述用户标识，确定所述目标行为人对象的身份信息。
[0017]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述目标行为人对象的身份信息，生成告警信息。
[0018]根据本公开的一方面，提供了一种目标跟踪装置，包括：第一确定模块，用于对视频流中的对象进行人脸识别，确定视频流中的待跟踪对象，以及确定所述待跟踪对象的待跟踪标识；第二确定模块，用于确定目标库中是否包括所述待跟踪标识，其中，所述目标库中包括参考跟踪对象的跟踪标识以及所述参考跟踪对象的人脸特征信息；特征匹配模块，用于在所述目标库中不包括所述待跟踪标识的情况下，基于提取到的所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息进行特征匹配；关联跟踪模块，用于在所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息匹配成功的情况下，对所述待跟踪对象与特征匹配成功的所述参考跟踪对象进行关联跟踪，所述关联跟本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：对视频流中的对象进行人脸识别，确定视频流中的待跟踪对象，以及确定所述待跟踪对象的待跟踪标识；确定目标库中是否包括所述待跟踪标识，其中，所述目标库中包括参考跟踪对象的跟踪标识以及所述参考跟踪对象的人脸特征信息；在所述目标库中不包括所述待跟踪标识的情况下，基于提取到的所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息进行特征匹配；在所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息匹配成功的情况下，对所述待跟踪对象与特征匹配成功的所述参考跟踪对象进行关联跟踪，所述关联跟踪用于将所述待跟踪对象与特征匹配成功的所述参考跟踪对象的跟踪数据进行关联。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述目标库中包括所述待跟踪标识的情况下，将所述待跟踪对象与所述待跟踪标识对应的所述参考跟踪对象进行关联跟踪。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息匹配失败的情况下，根据所述待跟踪标识和所述待跟踪对象的人脸特征信息，更新所述目标库。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对视频流中的对象进行人脸识别，确定视频流中的待跟踪对象，以及确定所述待跟踪对象的待跟踪标识，包括：对所述视频流中的对象进行人脸识别，确定所述视频流的每个图像帧中的人脸感兴趣区域ROI，其中，所述每个图像帧中的人脸ROI用于指示所述每个图像帧中的所述待跟踪对象；根据所述视频流中的第i个图像帧中的人脸ROI，以及第i+1个图像帧中的人脸ROI，确定所述第i+1个图像帧中的人脸ROI对应的所述待跟踪对象的待跟踪标识。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频流中的第i个图像帧中的人脸ROI，以及第i+1个图像帧中的人脸ROI，确定所述第i+1个图像帧中的人脸ROI对应的所述待跟踪对象的待跟踪标识，包括：确定所述第i个图像帧中的人脸ROI和所述第i+1个图像帧中的人脸ROI之间的位置变化距离；在所述位置变化距离小于预设距离阈值的情况下，根据所述第i个图像帧中的人脸ROI对应的所述待跟踪对象的所述待跟踪标识，确定所述第i+1个图像帧中的人脸ROI对应的所述待跟踪对象的所述待跟踪标识。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述位置变化距离大于或等于所述预设距离阈值的情况下，为所述第i+1个图像帧中的人脸ROI对应的所述待跟踪对象，生成所述待跟踪标识。7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述在所述目标库中不包括所述待跟踪标识的情况下，基于提取到的所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息进行特征匹配，包括：根据所述待跟踪对象的人脸特征信息，确定第一人脸特征向量；根据所述参考跟踪对象的人脸特征信息，确定第二人脸特征向量；
根据所述第一人脸特征向量和所述第二人脸特征向量之间的内积，确定所述待跟踪对象的人脸特征信息和所述参考跟踪对象的人脸特征信息之间的相似度；在所述相似度大于预设相似度阈值的情况下，确定所述待跟踪对象的人脸特征信息与所述参考跟踪对象的人脸特征信息匹配成功。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一人脸特征向量和所述第二人脸特征向量之间的内积，确定所述待跟踪对象的人脸特征信息和所述参考跟踪对象的人脸特征信息之间的相似度，包括：根据预设拉伸因子，对所述内积进行拉伸处理，得到所述相似度。9.根据权利要求1至8任意一项所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙栋梁，郑建勋，戴云川，杨昆霖，张帅，伊帅，
申请(专利权)人：商汤国际私人有限公司，
类型：发明
国别省市：