本申请公开了一种机器人的目标追踪的方法、设备及介质，方法包括：接收由机器人的摄像系统采集的实时视频；通过预先训练的识别模型对初始帧图像进行识别，以确定初始帧图像中的待追踪目标，为待追踪目标配置对应的追踪器，以及将特征信息输入至追踪器；获取实时视频的当前帧图像，并通过追踪器，以及根据所述特征信息，在当前帧图像中进行检测追踪，得到待追踪目标的追踪结果。提高了应用于机器人中的目标追踪的准确性与稳定性，工作时不向外辐射无线电波，不易被电子侦察设备发现，提高了隐蔽性与抗电子干扰能力。性与抗电子干扰能力。性与抗电子干扰能力。
【技术实现步骤摘要】
一种机器人的目标追踪的方法、设备及介质
[0001]本申请涉及机器人目标识别领域，具体涉及一种机器人的目标追踪的方法、设备及介质。
技术介绍
[0002]随着机器人目标识别技术的不断发展，机器人目标追踪逐渐成为了热点问题，例如在服务型机器人中，通过对人体或人脸进行识别以及追踪，能够辅助人类确定目标的运动状态。
[0003]目前能够实现机器人追踪的相关技术中，往往使用的是硬件的方案来达到追踪的效果，例如使用雷达或蓝牙等设备实现追踪。然而，硬件设备容易受到无线电波等外界因素的影响，导致追踪精度较低，追踪效果较差。
技术实现思路
[0004]为了解决上述问题，即为解决基于硬件方案实现的机器人追踪技术中，追踪精度较低，追踪效果较差的问题，本申请提出了一种机器人的目标追踪的方法、设备及介质，包括：
[0005]本申请提出了一种机器人的目标追踪的方法、设备及介质，包括：
[0006]一方面，本申请提供了一种机器人的目标追踪的方法，包括：接收由机器人的摄像系统采集的实时视频，其中，所述实时视频的画面中包含待追踪目标；获取所述实时视频的初始帧图像，并通过预先训练的识别模型对所述初始帧图像进行识别，以确定所述初始帧图像中的所述待追踪目标，以及所述待追踪目标的特征信息；为所述待追踪目标配置对应的追踪器，以及将所述特征信息输入至所述追踪器；获取所述实时视频的当前帧图像，并通过所述追踪器，以及根据所述特征信息，在所述当前帧图像中进行检测追踪，得到所述待追踪目标的追踪结果。
[0007]在一个示例中，获取所述实时视频的当前帧图像，并通过所述追踪器，以及根据所述特征信息，在所述当前帧图像中进行检测追踪，得到所述待追踪目标的追踪结果，具体包括：获取所述实时视频的当前帧图像，以通过所述追踪器以及所述当前帧图像，得到多个识别目标，以及得到所述多个识别目标与所述特征信息的交并比；通过预存的匈牙利算法，将与最高的所述交并比对应的识别目标，确定为所述待追踪目标的粗略位置；获取所述实时视频的前一帧图像，并将所述前一帧图像输入至所述追踪器中的卡尔曼滤波器，得到所述待追踪目标的预测位置，其中所述前一帧图像为所述当前帧图像的前一帧对应的图像；根据所述待追踪目标的粗略位置、所述待追踪目标的预测位置以及预存的协方差预测算法，得到所述待追踪目标的追踪结果。
[0008]在一个示例中，根据所述待追踪目标的粗略位置、所述待追踪目标的预测位置以及预存的协方差预测算法，得到所述待追踪目标的追踪结果之后，所述方法还包括：根据所述待追踪目标的追踪结果、所述待追踪目标的预测位置以及所述待追踪目标的粗略位置，
计算得到所述追踪器的卡尔曼增益数据、位置更新数据以及协方差更新数据；根据所述卡尔曼增益数据、所述位置更新数据以及所述协方差更新数据，对所述追踪器进行更新。
[0009]在一个示例中，通过预存的匈牙利算法，将与最高的所述交并比对应的识别目标，确定为所述待追踪目标的粗略位置之前，所述方法还包括：根据所述交并比，确定所述追踪器不存在与所述特征信息相匹配的识别目标，以将所述追踪器进行初始化处理。
[0010]在一个示例中，获取所述实时视频的当前帧图像，并通过所述追踪器，以及根据所述特征信息，在所述当前帧图像中进行检测追踪，得到所述待追踪目标的追踪结果之后，所述方法还包括：根据所述当前帧图像，以所述机器人所在位置为起点，构建坐标系；根据所述待追踪目标的追踪结果在所述当前帧图像中的位置，确定所述待追踪目标的坐标；根据所述待追踪目标的坐标，确定所述机器人的目标坐标；根据所述目标坐标，为所述机器人构建移动路径。
[0011]在一个示例中，根据所述待追踪目标的坐标，确定所述机器人的目标坐标，具体包括：根据预存的追踪策略，确定所述机器人的追踪距离；根据所述追踪目标的坐标以及所述追踪距离，确定所述机器人的待定坐标；根据所述当前帧图像，确定所述待定坐标处存在障碍物，并得到所述障碍物的外观参数；根据所述外观参数，以及所述机器人的相关参数，确定偏移值，并根据所述偏移值以及所述待定坐标，确定所述机器人的目标坐标。
[0012]在一个示例中，根据所述目标坐标，为所述机器人构建移动路径之后，所述方法还包括：通过所述机器人的雷达系统，实时获取雷达探测数据；根据所述雷达探测数据确定局部避障指令；向所述机器人发送所述局部避障指令，以使所述机器人根据所述移动路径以及局部避障指令，移动至所述目标坐标。
[0013]在一个示例中，所述方法还包括：所述机器人内置有机器人操作系统；通过所述机器人操作系统与所述机器人建立通信。
[0014]另一方面，本申请还提供了一种机器人的目标追踪的设备，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如下指令：接收由机器人的摄像系统采集的实时视频，其中，所述实时视频的画面中包含待追踪目标；获取所述实时视频的初始帧图像，并通过预先训练的识别模型对所述初始帧图像进行识别，以确定所述初始帧图像中的所述待追踪目标，以及所述待追踪目标的特征信息；为所述待追踪目标配置对应的追踪器，以及将所述特征信息输入至所述追踪器；获取所述实时视频的当前帧图像，并通过所述追踪器，以及根据所述特征信息，在所述当前帧图像中进行检测追踪，得到所述待追踪目标的追踪结果。
[0015]另一方面，本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：接收由机器人的摄像系统采集的实时视频，其中，所述实时视频的画面中包含待追踪目标；获取所述实时视频的初始帧图像，并通过预先训练的识别模型对所述初始帧图像进行识别，以确定所述初始帧图像中的所述待追踪目标，以及所述待追踪目标的特征信息；为所述待追踪目标配置对应的追踪器，以及将所述特征信息输入至所述追踪器；获取所述实时视频的当前帧图像，并通过所述追踪器，以及根据所述特征信息，在所述当前帧图像中进行检测追踪，得到所述待追踪目标的追踪结果。
[0016]通过本申请提出的一种机器人的目标追踪的方法、设备及介质能够带来如下有益
效果：提高了应用于机器人中的目标追踪的准确性与稳定性，工作时不向外辐射无线电波，不易被电子侦察设备发现，提高了隐蔽性与抗电子干扰能力。
附图说明
[0017]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：
[0018]图1为本申请实施例中一种机器人的目标追踪的方法的流程示意图；
[0019]图2为本申请实施例中一种机器人的目标追踪的设备的示意图。
具体实施方式
[0020]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。基于本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机器人的目标追踪的方法，其特征在于，包括：接收由机器人的摄像系统采集的实时视频，其中，所述实时视频的画面中包含待追踪目标；获取所述实时视频的初始帧图像，并通过预先训练的识别模型对所述初始帧图像进行识别，以确定所述初始帧图像中的所述待追踪目标，以及所述待追踪目标的特征信息；为所述待追踪目标配置对应的追踪器，以及将所述特征信息输入至所述追踪器；获取所述实时视频的当前帧图像，并通过所述追踪器，以及根据所述特征信息，在所述当前帧图像中进行检测追踪，得到所述待追踪目标的追踪结果。2.根据权利要求1所述的一种机器人的目标追踪的方法，其特征在于，获取所述实时视频的当前帧图像，并通过所述追踪器，以及根据所述特征信息，在所述当前帧图像中进行检测追踪，得到所述待追踪目标的追踪结果，具体包括：获取所述实时视频的当前帧图像，以通过所述追踪器以及所述当前帧图像，得到多个识别目标，以及得到所述多个识别目标与所述特征信息的交并比；通过预存的匈牙利算法，将与最高的所述交并比对应的识别目标，确定为所述待追踪目标的粗略位置；获取所述实时视频的前一帧图像，并将所述前一帧图像输入至所述追踪器中的卡尔曼滤波器，得到所述待追踪目标的预测位置，其中所述前一帧图像为所述当前帧图像的前一帧对应的图像；根据所述待追踪目标的粗略位置、所述待追踪目标的预测位置以及预存的协方差预测算法，得到所述待追踪目标的追踪结果。3.根据权利要求2所述的一种机器人的目标追踪的方法，其特征在于，根据所述待追踪目标的粗略位置、所述待追踪目标的预测位置以及预存的协方差预测算法，得到所述待追踪目标的追踪结果之后，所述方法还包括：根据所述待追踪目标的追踪结果、所述待追踪目标的预测位置以及所述待追踪目标的粗略位置，计算得到所述追踪器的卡尔曼增益数据、位置更新数据以及协方差更新数据；根据所述卡尔曼增益数据、所述位置更新数据以及所述协方差更新数据，对所述追踪器进行更新。4.根据权利要求2所述的一种机器人的目标追踪的方法，其特征在于，通过预存的匈牙利算法，将与最高的所述交并比对应的识别目标，确定为所述待追踪目标的粗略位置之前，所述方法还包括：根据所述交并比，确定所述追踪器不存在与所述特征信息相匹配的识别目标，以将所述追踪器进行初始化处理。5.根据权利要求1所述的一种机器人的目标追踪的方法，其特征在于，获取所述实时视频的当前帧图像，并通过所述追踪器，以及根据所述特征信息，在所述当前帧图像中进行检测追踪，得到所述待追踪目标的追踪结果之后，所述方法还包括：根据所述当前帧图像，以所述机器人所在位置为起点，构建坐标系；根据所述待追踪目标的追踪结果在所述当前帧图像中的位置，确定所述待追踪目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：王雯哲，高岩，郝虹，高明，尹青山，王建华，
申请(专利权)人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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