一种目标跟踪方法、计算设备及存储介质技术

本申请实施例提供一种目标跟踪方法、计算设备及存储介质。在本申请实施例中，获取多个关联图像，确定每个图像中的追踪对象的位置；根据确定位置的误差的相似度，对多个关联图像进行划分，生成多组图像并确定每组图像对应的误差调节模型；通过每组图像对应的误差调节模型，对该图像中追踪对象的位置进行误差调节，得到调节后的位置。由于每组图像是根据误差的相似度进行划分的，所以每组图像的误差的相似度可以是相同的或相似的，此时，在为每组图像确定对应的误差调节模型，则可以降低不同图像所带来的不同误差。从而使得目标追踪效果更加准确。准确。准确。

【技术实现步骤摘要】
一种目标跟踪方法、计算设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种目标跟踪方法、计算设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，并得到广泛应用。比如人体跟踪，交通监控系统中的车辆跟踪等。然而在跟踪的过程中，难免会存在跟踪误差。所以减小误差，提高跟踪精准度是非常重要的。

技术实现思路

[0003]本申请的多个方面提供一种目标跟踪方法、计算设备及存储介质，用以能够提高目标追踪的精准度。
[0004]本申请实施例提供一种目标跟踪方法，包括：获取多个关联图像，确定每个图像中的追踪对象的位置；根据确定所述位置的误差的相似度，对所述多个关联图像进行划分，生成多组图像；确定每组图像对应的误差调节模型；通过每组图像对应的误差调节模型，对该组图像中所述追踪对象的位置进行误差调节，得到调节后的位置。
[0005]本申请实施例还提供一种目标跟踪方法，包括：获取多个关联图像，确定每个图像中的追踪对象的位置；将所述追踪对象在图像中的位置，转换为该追踪对象在地图中地理位置；根据确定所述位置的误差的相似度，对所述多个关联图像进行划分，生成多组图像，确定每组图像对应的误差调节模型；通过每组图像对应的误差调节模型，对所述地理位置进行误差调节，得到调节后的地理位置。
[0006]本申请实施例还提供一种计算设备，包括：存储器以及处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序，以用于：获取多个关联图像，确定每个图像中的追踪对象的位置；根据确定所述位置的误差的相似度，对所述多个关联图像进行划分，生成多组图像；确定每组图像对应的误差调节模型；通过每组图像对应的误差调节模型，对该组图像中所述追踪对象的位置进行误差调节，得到调节后的位置。
[0007]本申请实施例还提供一种计算设备，包括：存储器以及处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序，以用于：获取多个关联图像，确定每个图像中的追踪对象的位置；将所述追踪对象在图像中的位置，转换为该追踪对象在地图中地理位置；根据确定所述位置的误差的相似度，对所述多个关联图像进行划分，生成多组图像，确定每组图像对应的误差调节模型；通过每组图像对应的误差调节模型，对所述地理位置进行误差调节，得到调节后的地理位置。
[0008]本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被一个或多个处理器执行时，致使所述一个或多个处理器实现上述方法中的步骤。
[0009]在本申请实施例中，获取多个关联图像，确定每个图像中的追踪对象的位置；根据确定位置的误差的相似度，对多个关联图像进行划分，生成多组图像并确定每组图像对应的误差调节模型；通过每组图像对应的误差调节模型，对该图像中追踪对象的位置进行误
差调节，得到调节后的位置。由于每组图像是根据误差的相似度进行划分的，所以每组图像的误差的相似度可以是相同的或相似的，此时，在为每组图像确定对应的误差调节模型，则可以降低不同图像所带来的不同误差。从而使得目标追踪效果更加准确。同时，当图像来自不同图像来源的时候，如不同的图像采集装置，也可以减少由于不同图像来源所带来的图像误差，增加图像的目标追踪的精准度。
附图说明
[0010]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0011]图1为本申请一示例性实施例的目标跟踪系统的结构示意图；
[0012]图2为本申请一示例性实施例的目标跟踪方法的流程示意图；
[0013]图3为本申请一示例性实施例的目标跟踪方法的流程示意图；
[0014]图4为本申请又一示例性实施例提供的目标跟踪装置的结构示意图；
[0015]图5为本申请又一示例性实施例提供的目标跟踪装置的结构示意图；
[0016]图6为本申请一示例性实施例提供的计算设备的结构示意图；
[0017]图7为本申请一示例性实施例提供的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0019]在传统的视频跟踪中，往往会用到多个摄像头去进行视频拍摄，例如，飞机进出港事件。然而，由于不同摄像头的结构以及其所在外部环境的干扰情况也不相同，使得不同视频的误差分布完全不同。单一的模型难以满足基本的误差调节需要，因为不同误差在模型中相互影响，调节效果差。
[0020]即使用同一个摄像头进行视频拍摄，也可能会存在误差分布不同的情况。
[0021]由此，本申请实施例提出一种方法。可以有效地降低误差。
[0022]以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
[0023]图1为本申请一示例性实施例提供的一种目标跟踪系统的结构示意图。如图1所示，该系统100可以包括：第一设备101以及第二设备102。
[0024]其中，第一设备101是指可以进行图像采集的设备或进行视频采集的设备。并将采集到的图像或视频通过网络发送至第二设备102。第一设备101例如可以是摄像头。
[0025]对于不同应用场景，该第一设备可以设置在不同的地点。例如，在机场拍摄飞机进出港的图像或视频，该摄像头可以设置航站楼上。
[0026]第二设备102是指可以在网络虚拟环境中提供计算处理服务的设备，可以利用网络进行目标追踪。可以实现接收第一设备101发送的数据，并对该数据进行处理。在物理实现上，第二设备102可以是任何能够提供计算服务，响应服务请求，并返回数据处理结果，例如可以是云服务器、云主机、虚拟中心、常规服务器等等。第二设备102的构成主要包括处理
器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似。
[0027]在本申请实施例中，第一设备101可以采集视频，并将视频发送至第二设备102。第二设备102接收到该视频后，可以将视频拆分为多个关联图像，即第二设备102获取多个关联图像，确定每个图像中的追踪对象的位置；根据确定位置的误差的相似度，对多个关联图像进行划分，生成多组图像；确定每组图像对应的误差调节模型；通过每组图像对应的误差调节模型，对该组图像中追踪对象的位置进行误差调节，得到调节后的位置。
[0028]第二设备102存储调节后的位置。
[0029]此外，第二设备102还可以在确定完每个图像中的追踪对象的位置后，可以直接将该位置转换为地图中的地理位置。然后，第二设备102再根据每组图像对应的误差调节模型，对地理位置进行误差调节，得到调节后的地理位置。
[0030]在应用场景为机场场景本文档来自技高网...

【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：获取多个关联图像，确定每个图像中的追踪对象的位置；根据确定所述位置的误差的相似度，对所述多个关联图像进行划分，生成多组图像；确定每组图像对应的误差调节模型；通过每组图像对应的误差调节模型，对该组图像中所述追踪对象的位置进行误差调节，得到调节后的位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个关联图像，包括：从多个图像采集装置中获取到对应的多个视频数据；根据所述多个视频数据，获取每个视频数据对应的至少一个关联图像，形成多个关联图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个图像中的追踪对象的位置，包括：针对每个图像，获取图像的描述数据；根据所述描述数据以及预置追踪模型，确定追踪对象在对应图像中的位置。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据确定所述位置的误差的相似度，对所述多个关联图像进行划分，生成多组图像，包括：根据图像采集装置确定所述误差的相似度；根据图像采集装置，将所述多个关联图像进行划分，生成多组图像，每组图像对应一个图像采集装置。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每组图像对应的误差调节模型，包括：根据图像采集装置，确定对应组图像的误差调节模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据每个图像采集装置，确定对应组图像的误差调节模型，包括：针对每个图像采集装置对应的每组图像，根据预置误差调节模型的初始模型，建立对应的误差调节模型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过每组图像对应的误差调节模型，对该组图像中所述追踪对象的位置进行误差调节，得到调节后的位置，包括：将所述位置输入至对应的误差调节模型中，得到误差调节后的位置。8.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述追踪对象在图像中的位置，转换为该追踪对象在地图中地理位置；通过该组图像对应的误差调节模型，对所述地理位置进行误差调节，得到调节后的地理位置。9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预置误差调节模型包括：卡尔曼滤波模型。10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将所述追踪对象在图像中的位置，转换为该追踪对象在地图中地理位置，包括：通过位置映射矩阵，将图像中的位置转换为地图中的地理位置。11.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：
获取多个关联图像，确定每个图像中的追踪对象的位置...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪金鹏，朱哲，崔衡，舒志平，程一沛，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：