【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及轨迹确定方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、多目标跟踪是指在视频中的待跟踪目标生成一条完整的轨迹，以实现对目标的跟踪。其中，多目标跟踪在安防，教育，客流等场景有较为广泛的应用。
2、目前在确定目标的轨迹时，容易出现分裂和/或串号的问题，其中，分裂是指针对同一个目标确定了多条轨迹，串号是指同一条轨迹对应多个目标。因此，急需一种能够准确确定各目标准确的轨迹的方法。
技术实现思路
1、本申请的多个方面提供轨迹确定方法、装置及电子设备，以提高轨迹确定的准确度。
2、本申请实施例第一方面提供一种轨迹确定方法，包括：获取目标视频中第n帧图像中包含第一对象的第一检测框，n大于或等于3，第一对象为待确认轨迹的对象；获取第n-1帧图像中第二对象的轨迹，第二对象是第n-1帧图像中已确认轨迹的对象；根据第一对象和第二对象的外观相似度以及第一检测框和轨迹的运动距离，确定第一检测框和轨迹的综合距离；根据综合距离，确定第一检测框与轨迹是否匹配；若根据综合距离确定第一检测框与轨迹匹配，则确定第一对象为已确认轨迹的对象，且第一对象与第二对象表示相同的对像。
3、本申请实施例第二方面提供一种轨迹确定装置，包括：
4、第一获取模块，用于获取目标视频中第n帧图像中包含第一对象的第一检测框，n大于或等于3，第一对象为待确认轨迹的对象；
5、第二获取模块，用于获取第n-1帧图像中第二对象的轨迹，第二对象是第n-1帧图像中已确认轨迹的对
6、第一确定模块，用于根据第一对象和第二对象的外观相似度以及第一检测框和轨迹的运动距离，确定第一检测框和轨迹的综合距离；
7、第二确定模块，用于根据综合距离，确定第一检测框与轨迹是否匹配；
8、第三确定模块，用于若根据综合距离确定第一检测框与轨迹匹配，则确定第一对象为已确认轨迹的对象，且第一对象与第二对象表示相同的对像。
9、本申请实施例第三方面提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如第一方面的轨迹确定方法。
10、本申请实施例第四方面提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，致使处理器实现如第一方面的轨迹确定方法。
11、本申请实施例应用于图像处理的场景中，本申请包括：获取目标视频中第n帧图像中包含第一对象的第一检测框，n大于或等于3，第一对象为待确认轨迹的对象；获取第n-1帧图像中第二对象的轨迹，第二对象是第n-1帧图像中已确认轨迹的对象；根据第一对象和第二对象的外观相似度以及第一检测框和轨迹的运动距离，确定第一检测框和轨迹的综合距离；根据综合距离，确定第一检测框与轨迹是否匹配；若根据综合距离确定第一检测框与轨迹匹配，则确定第一对象为已确认轨迹的对象，且第一对象与第二对象表示相同的对像。本申请通过结合运动距离和外观相似度进行匹配，可以准确的确认对象的轨迹。
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1.一种轨迹确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的轨迹确定方法，其特征在于，所述根据所述第一对象和所述第二对象的外观相似度以及所述第一检测框和轨迹的运动距离，确定所述第一检测框和所述轨迹的综合距离，包括：
3.根据权利要求2所述的轨迹确定方法，其特征在于，所述获取目标权重，包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的轨迹确定方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的轨迹确定方法，其特征在于，所述将所述第一检测框与所述轨迹输入预先训练的图神经网络中进行匹配度计算，确定所述第一检测框与所述轨迹的匹配度，包括：在所述图神经网络中执行如下步骤：
6.根据权利要求5所述的轨迹确定方法，其特征在于，所述确定所述第一检测框与所述轨迹的目标距离，包括：
7.根据权利要求1至3任一项所述的轨迹确定方法，其特征在于，所述轨迹确定方法还包括：
8.根据权利要求1至3任一项所述的轨迹确定方法，其特征在于，所述获取目标视频中第n帧图像中包含第一对象的第一检测框之前，还包括：
9.一种轨迹
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的轨迹确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种轨迹确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的轨迹确定方法，其特征在于，所述根据所述第一对象和所述第二对象的外观相似度以及所述第一检测框和轨迹的运动距离，确定所述第一检测框和所述轨迹的综合距离，包括：
3.根据权利要求2所述的轨迹确定方法，其特征在于，所述获取目标权重，包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的轨迹确定方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的轨迹确定方法，其特征在于，所述将所述第一检测框与所述轨迹输入预先训练的图神经网络中进行匹配度计算，确定所述第一检测框与所述轨迹的匹配度，包括：在所述图神经网络中执行如下...
【专利技术属性】
技术研发人员：季予望，冯雪涛，王炎，
申请(专利权)人：浙江深象智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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