一种目标跟踪方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种目标跟踪方法、装置、设备及介质，方法包括：获取同一时刻跳远区域的第一视频帧，以及第二视频帧，第一视频帧由部署于跳远区域的上方的第一摄像设备所采集，第二视频帧由部署于跳远区域的侧方的第二摄像设备所采集；在第一视频帧满足对跳远区域内的测试对象进行目标跟踪的第一预设条件时，对所获取的第二视频帧中的测试对象进行目标跟踪，得到第二视频帧对应的跟踪结果。由此，本发明专利技术能够及时发现在立定跳远场景中的异常情况，并且有效避免了ID切换，改善了分析处理的实时性与鲁棒性，提高了用户体验。提高了用户体验。提高了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种目标跟踪方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术实施例涉及体测设备
，尤其涉及一种目标跟踪方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]在立定跳远场景中，为了科学客观地提供运行分析数据，通常采用深度相机(如ZED)对测试对象进行跟踪。
[0003]深度相机在进行目标跟踪时，通常利用3D目标检测框，它强烈依赖于深度相机所采集到的深度信息。但在实际应用中，受环境因素，如光照条件、目标遮挡等以及相机自身有效距离的影响，所得到的深度图通常存在噪点和空洞，通过借助于一系列的滤波手段进行填充，从而得到时域稳定且稠密的深度图，然而这往往会改变画面中目标的实际距离，即深度估计不准。并且，在立定跳远场景中，当进行测试对象跟踪时，若画面中测试对象与无关对象存在重叠时，测试对象的深度值估计会存在较大误差，突然的深度变动通常会导致目标跟踪算法失效，目标跟踪算法转而跟踪跳远区域外的无关对象，即出现ID切换，使得测试对象的跟踪不准确。此外，在目标跟踪算法中结合人体特征，并借助行人重识别模型进行目标匹配可以在一定程度上改善ID切换问题，但会极大增加目标跟踪算法的时间开销，无法保证目标跟踪算法实时性。

技术实现思路

[0004]鉴于此，为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种目标跟踪方法、装置、设备及介质。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种目标跟踪方法，包括：
[0006]获取同一时刻跳远区域的第一视频帧，以及第二视频帧，所述第一视频帧由部署于所述跳远区域的上方的第一摄像设备所采集，所述第二视频帧由部署于所述跳远区域的侧方的第二摄像设备所采集；
[0007]在所述第一视频帧满足对所述跳远区域内的测试对象进行目标跟踪的第一预设条件时，对所获取的所述第二视频帧中的所述测试对象进行目标跟踪，得到所述第二视频帧对应的跟踪结果。
[0008]在一个可选的实施方式中，所述方法，还包括：
[0009]利用所述第一摄像设备采集初始视频帧；
[0010]在所述初始视频帧满足对所述跳远区域内的所述测试对象进行目标跟踪的第二预设条件时，执行所述获取同一时刻跳远区域的第一视频帧，以及第二视频帧的步骤。
[0011]在一个可选的实施方式中，所述跳远区域包括起跳区域和测试区域，所述初始视频帧包括所述起跳区域对应的第一图像和所述测试区域对应的第二图像；
[0012]所述第二预设条件包括：
[0013]所述第一图像中存在人头检测框且所述第二图像中不存在所述人头检测框。
[0014]在一个可选的实施方式中，，所述第一视频帧包括所述测试区域对应的第三图像；
[0015]所述第一预设条件包括：
[0016]所述第三图像中的所述人头检测框的个数小于第一预设阈值；或，
[0017]所述第三图像中不存在所述人头检测框且目标视频帧集合中每个所述第一视频帧对应的所述第三图像中均不存在所述人头检测框；其中，所述目标视频帧集合由位于当前时刻的所述第一视频帧之前的连续多个所述第一视频帧组成。
[0018]在一个可选的实施方式中，所述第二视频帧包括所述测试区域对应的第四图像；
[0019]所述对所获取的所述第二视频帧中的所述测试对象进行目标跟踪，得到所述第二视频帧对应的跟踪结果，包括：
[0020]判断与所述第二视频帧同一时刻的所述第一视频帧对应的所述第三图像中是否存在所述人头检测框；
[0021]当存在所述人头检测框时，根据所述人头检测框得到所述第二视频帧对应的所述第四图像中的人体检测框，并将所述人体检测框作为所述第二视频帧对应的跟踪结果；
[0022]当不存在所述人头检测框时，根据所述第一视频帧对应的所述第三图像中的人头预测框，确定所述第二视频帧对应的所述第四图像中的所述人体检测框，以所确定的所述人体检测框作为所述第二视频帧对应的跟踪结果，所述人头预测框通过第一预设跟踪器所确定。
[0023]在一个可选的实施方式中，所述方法，还包括：
[0024]当根据所述人头检测框或所述人头预测框所确定的所述人体检测框为多个时，采用匈牙利算法将多个所述人体检测框与所述第二视频帧对应的所述第四图像中的人体预测框进行匹配，得到目标匹配结果，所述人体预测框通过第二预设跟踪器所确定；
[0025]根据所述目标匹配结果，得到所述第二视频帧对应的跟踪结果。
[0026]在一个可选的实施方式中，所述第一图像中的所述人头检测框通过如下方式确定：
[0027]采用人头检测模型确定所述第一图像中的所述人头检测框；
[0028]确定所述人头检测框与所述第一图像的交并比；
[0029]当所述交并比大于第二预设阈值时，则确定所述第一图像中存在所述人头检测框。
[0030]第二方面，本专利技术实施例提供一种目标跟踪装置，包括：
[0031]获取模块，用于获取同一时刻跳远区域的第一视频帧，以及第二视频帧，所述第一视频帧由部署于所述跳远区域的上方的第一摄像设备所采集，所述第二视频帧由部署于所述跳远区域的侧方的第二摄像设备所采集；
[0032]跟踪模块，用于在所述第一视频帧满足对所述跳远区域内的测试对象进行目标跟踪的第一预设条件时，对所获取的所述第二视频帧中的所述测试对象进行目标跟踪，得到所述第二视频帧对应的跟踪结果。
[0033]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的目标跟踪程序，以实现如上所述的目标跟踪方法。
[0034]第四方面，本专利技术实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个
程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的目标跟踪方法。
[0035]本专利技术实施例提供的一种目标跟踪方法，包括：获取同一时刻跳远区域的第一视频帧，以及第二视频帧，第一视频帧由部署于跳远区域的上方的第一摄像设备所采集，第二视频帧由部署于跳远区域的侧方的第二摄像设备所采集；在第一视频帧满足对跳远区域内的测试对象进行目标跟踪的第一预设条件时，对所获取的第二视频帧中的测试对象进行目标跟踪，得到第二视频帧对应的跟踪结果。本专利技术实施例在对立定跳远场景中的测试对象进行跟踪时，基于位于跳远区域不同位置的摄像设备采集跳远区域的视频流，利用一个视频流对跟踪的异常情况进行判断，利用另一个视频流对测试对象进行跟踪，能够及时发现在立定跳远场景中的异常情况，并且有效避免了ID切换，改善了分析处理的实时性与鲁棒性，提高了用户体验。
附图说明
[0036]图1为本专利技术实施例提供的一个目标跟踪方法的应用场景示意图；
[0037]图2为本专利技术实施例提供的一个目标跟踪方法的流程示意图；
[0038]图3为本专利技术实施例提供的另一个目标跟踪方法的流程示意图；
[0039]图4为本专利技术实施例提供的又一个目标跟踪方法的流程示意图；
[0040]图5为本专利技术实施例提供的又一个目标跟踪方法的应用本文档来自技高网...

【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：获取同一时刻跳远区域的第一视频帧，以及第二视频帧，所述第一视频帧由部署于所述跳远区域的上方的第一摄像设备所采集，所述第二视频帧由部署于所述跳远区域的侧方的第二摄像设备所采集；在所述第一视频帧满足对所述跳远区域内的测试对象进行目标跟踪的第一预设条件时，对所获取的所述第二视频帧中的所述测试对象进行目标跟踪，得到所述第二视频帧对应的跟踪结果。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：利用所述第一摄像设备采集初始视频帧；在所述初始视频帧满足对所述跳远区域内的所述测试对象进行目标跟踪的第二预设条件时，执行所述获取同一时刻跳远区域的第一视频帧，以及第二视频帧的步骤。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述跳远区域包括起跳区域和测试区域，所述初始视频帧包括所述起跳区域对应的第一图像和所述测试区域对应的第二图像；所述第二预设条件包括：所述第一图像中存在人头检测框且所述第二图像中不存在所述人头检测框。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一视频帧包括所述测试区域对应的第三图像；所述第一预设条件包括：所述第三图像中的所述人头检测框的个数小于第一预设阈值；或，所述第三图像中不存在所述人头检测框且目标视频帧集合中每个所述第一视频帧对应的所述第三图像中均不存在所述人头检测框；其中，所述目标视频帧集合由位于当前时刻的所述第一视频帧之前的连续多个所述第一视频帧组成。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二视频帧包括所述测试区域对应的第四图像；所述对所获取的所述第二视频帧中的所述测试对象进行目标跟踪，得到所述第二视频帧对应的跟踪结果，包括：判断与所述第二视频帧同一时刻的所述第一视频帧对应的所述第三图像中是否存在所述人头检测框；当存在所述人头检测框时，根据所述人头检测框得到所述第二视频帧对应的所述第四图像中的人体检测框，...

【专利技术属性】
技术研发人员：时晨皓，曹玉社，李峰，
申请(专利权)人：中科海微北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：