【技术实现步骤摘要】
本申请属于计算机视觉，具体涉及一种目标追踪方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、相机稳定器可以做到使相机保持水平或某一固定角度，但稳定器在拍摄过程中无法改变相机的拍摄角度，使得拍摄角度固定且单一。为了实现目标追踪，现有技术中已经提出了一些用于目标追踪的算法，有助于相机、无人机等视觉采集装置针对特定目标的自动追随拍摄。
2、现有技术中的目标追踪方法未考虑目标所处环境的变化，影响了目标识别的准确率和速度，并且目前目标追踪方法基于对每一帧图像的逐行读取分析来确定目标位置，导致目标追踪准确率低，处理量大，难以快速确认目标位置，特别是针对运动目标，当目标离开当前图像视野时无法有效预测其位置并发送追踪信号。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种目标追踪方法及装置、电子设备和存储介质，以解决现有技术中的目标追踪方法未考虑目标所处环境的变化，影响了目标识别的准确率、目标识别速度的技术问题。
2、为了实现上述目的，本申请采用的一个技术方案是：
3、提供一种目标追踪方法，包括：
4、获取标定帧图像，所述标定帧图像包括检测边界框，所述检测边界框用于表征追踪目标的位置和大小；
5、基于所述标定帧图像，得到标定目标参数以及标定环境参数；
6、获取当前帧图像，并基于所述当前帧图像得到当前环境参数；
7、基于所述标定目标参数、标定环境参数以及当前环境参数，计算得到当前目标参数；
8、基于所述当前目标参
9、基于所述预测边界框的坐标，输出追踪控制信号。
10、在一个或多个实施方式中，所述基于所述标定帧图像，得到标定目标参数以及标定环境参数的步骤包括：
11、获取所述检测边界框内每一像素点的多个颜色参数，排序得到每一颜色参数的最小值和最大值，得到所述追踪目标的颜色参数范围作为所述标定目标参数；
12、获取所述标定帧图像中每一像素点的多个颜色参数，计算每一颜色参数的平均值，得到所述标定环境参数。
13、在一个或多个实施方式中，所述获取当前帧图像，并基于所述当前帧图像得到当前环境参数的步骤包括：
14、获取所述当前帧图像中每一像素点的多个颜色参数，计算每一颜色参数的平均值，得到所述当前环境参数。
15、在一个或多个实施方式中，所述基于所述标定目标参数、标定环境参数以及当前环境参数，计算得到当前目标参数的步骤包括：
16、比较所述标定环境参数和所述当前环境参数，得到环境变化参数；
17、基于所述环境变化参数和所述标定目标参数，得到当前目标参数。
18、在一个或多个实施方式中，每一像素点的颜色参数包括明度l、绿色到红色的分量a、蓝色到黄色的分量b，
19、所述标定环境参数如下式：式中，l1、a1、b1为所述标定帧图像中除所述检测边界框外所有区域中所有像素点的l参数、a参数和b参数的平均值；
20、所述当前环境参数如下式：式中，l2、a2、b2为所述当前帧图像中所有像素点的l参数、a参数和b参数的平均值；
21、所述环境变化参数如下式：式中，k和k’为放大系数。
22、在一个或多个实施方式中，所述标定目标参数如下式：式中，lmin、amin、bmin为所述检测边界框中所有像素点的l参数、a参数和b参数的最小值，lmax、amax、bmax为所述检测边界框中所有像素点的l参数、a参数和b参数的最大值；
23、所述当前目标参数如下式：thlab＝setlab+dev。
24、在一个或多个实施方式中，所述基于所述当前目标参数由所述当前帧图像中确定追踪目标所处区域，得到预测边界框的步骤包括：
25、判断上一帧图像是否存在所述预测边界框，若是，获取所述上一帧图像中所述预测边界框的中心坐标，得到上一帧目标坐标；
26、基于所述上一帧目标坐标，得到针对当前帧图像的初始感兴趣区域；
27、获取所述当前帧图像的所述初始感兴趣区域内每一像素点的颜色参数，判断是否有符合所述当前目标参数的区域；
28、若否，增大所述初始感兴趣区域后得到当前循环感兴趣区域并重新判断，重复上述步骤，直至得到符合所述当前目标参数的区域，得到所述预测边界框。
29、在一个或多个实施方式中，所述判断是否有符合所述当前目标参数的区域的步骤包括：
30、将颜色参数符合所述当前目标参数的像素点收集至第一队列中；
31、由所述第一队列中筛选位置连续的像素点作为一组，并收集至第二队列中；
32、判断所述第二队列中是否有像素点数量大于第一阈值的组，若有，则以该组像素点对应的区域作为符合所述当前目标参数的区域。
33、在一个或多个实施方式中，所述初始感兴趣区域如下式：式中，px、py为所述上一帧目标坐标，rx＝xmax/k，ry＝ymax/k，xmax和ymax分别为所述当前帧图像中x轴的像素点数量和y轴的像素点数量，k为预设系数；
34、所述当前循环感兴趣区域如下式：式中，roi(t)为当前循环感兴趣区域，roi(t-1)为上一循环感兴趣区域。
35、在一个或多个实施方式中，还包括：
36、基于连续多帧图像中所述预测边界框的坐标，构建目标运动模型；
37、基于所述目标运动模型，预测当前帧的目标坐标，得到目标预测坐标；
38、与所述基于所述当前目标参数由所述当前帧图像中确定追踪目标所处区域，得到预测边界框的步骤同步的还包括：
39、若无法由所述当前帧图像中确定追踪目标所处区域，则基于所述目标预测坐标，输出追踪控制信号。
40、为了实现上述目的，本申请采用的另一个技术方案是：
41、提供一种目标追踪装置，包括：
42、第一获取模块，用于获取标定帧图像，所述标定帧图像包括检测边界框，所述检测边界框用于表征追踪目标的位置和大小；
43、处理模块，用于基于所述标定帧图像，得到标定目标参数以及标定环境参数；
44、第二获取模块，用于获取当前帧图像，并基于所述当前帧图像得到当前环境参数；
45、计算模块，用于基于所述标定目标参数、标定环境参数以及当前环境参数，计算得到当前目标参数；
46、预测模块，用于基于所述当前目标参数由所述当前帧图像中确定追踪目标所处区域，得到预测边界框；
47、输出模块，用于基于所述预测边界框的坐标，输出追踪控制信号。
48、为了实现上述目的，本申请采用的另一个技术方案是：
49、提供一种电子设备，包括：
50、至少一个处理器；以及
51、存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种目标追踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标追踪方法，其特征在于，所述基于所述标定帧图像，得到标定目标参数以及标定环境参数的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的目标追踪方法，其特征在于，所述获取当前帧图像，并基于所述当前帧图像得到当前环境参数的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的目标追踪方法，其特征在于，所述基于所述标定目标参数、标定环境参数以及当前环境参数，计算得到当前目标参数的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的目标追踪方法，其特征在于，每一像素点的颜色参数包括明度L、绿色到红色的分量A、蓝色到黄色的分量B，
6.根据权利要求5所述的目标追踪方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的目标追踪方法，其特征在于，所述基于所述当前目标参数由所述当前帧图像中确定追踪目标所处区域，得到预测边界框的步骤包括：
8.根据权利要求7所述的目标追踪方法，其特征在于，所述判断是否有符合所述当前目标参数的区域的步骤包括：
9.根据权利要求7所述的目标追踪方法，其特征在于，所述
10.根据权利要求1所述的目标追踪方法，其特征在于，还包括：
11.一种目标追踪装置，其特征在于，包括：
12.一种电子设备，包括：
13.一种机器可读存储介质，其存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得所述机器执行如权利要求1至10任一项所述的目标追踪方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标追踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标追踪方法，其特征在于，所述基于所述标定帧图像，得到标定目标参数以及标定环境参数的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的目标追踪方法，其特征在于，所述获取当前帧图像，并基于所述当前帧图像得到当前环境参数的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的目标追踪方法，其特征在于，所述基于所述标定目标参数、标定环境参数以及当前环境参数，计算得到当前目标参数的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的目标追踪方法，其特征在于，每一像素点的颜色参数包括明度l、绿色到红色的分量a、蓝色到黄色的分量b，
6.根据权利要求5所述的目标追踪方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的目标追踪方法，其特征在于，所述基于所述当前目标参数由所...
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