[發(fā)明專利]一種目標(biāo)跟蹤方法、裝置及電子設(shè)備有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010315629.0 | 申請(qǐng)日： | 2020-04-21 |
| 公開（公告）號(hào)： | CN111524164B | 公開（公告）日： | 2023-10-13 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 戴鵬;翁仁亮;崔元建 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人： | 北京愛筆科技有限公司 |
| 主分類號(hào)： | G06T7/246 | 分類號(hào)： | G06T7/246 |
| 代理公司： | 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 | 代理人： | 尹秀 |
| 地址： | 100094 北京市海淀區(qū)北清路*** | 國(guó)省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 目標(biāo) 跟蹤 方法 裝置 電子設(shè)備 | ||
1.一種目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，包括：
獲取多個(gè)初始運(yùn)動(dòng)軌跡以及所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡的軌跡特征；所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡由多個(gè)軌跡片段依據(jù)預(yù)設(shè)軌跡組合規(guī)則組合得到；
調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練的軌跡分析模型對(duì)所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡的軌跡特征進(jìn)行處理，得到所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡的軌跡純凈度分析結(jié)果；所述軌跡分析模型通過軌跡樣本訓(xùn)練得到；所述軌跡樣本包括軌跡特征以及軌跡純凈度；所述軌跡純凈度分析結(jié)果為所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡的分析結(jié)果；
從多個(gè)所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡中篩選出軌跡純凈度分析結(jié)果為預(yù)設(shè)純凈度分析結(jié)果的初始運(yùn)動(dòng)軌跡，并作為待分析軌跡；
對(duì)所述待分析軌跡進(jìn)行軌跡片段去重操作，得到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，獲取所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡的軌跡特征，包括：
確定所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡包括的軌跡片段的軌跡片段特征；所述至少一個(gè)軌跡片段按照時(shí)間先后順序依次排列；
依據(jù)相鄰的所述軌跡片段的軌跡片段特征，計(jì)算得到每一所述軌跡片段的相對(duì)軌跡片段特征；
基于所有的所述軌跡片段的相對(duì)軌跡片段特征，計(jì)算所述相對(duì)軌跡片段特征中的每一子特征的標(biāo)準(zhǔn)差，并將所述每一子特征的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行組合，得到所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡的軌跡特征。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，對(duì)所述待分析軌跡進(jìn)行軌跡片段去重操作，得到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，包括：
對(duì)任兩個(gè)所述待分析軌跡中相同的軌跡片段進(jìn)行去重操作，得到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，對(duì)任兩個(gè)所述待分析軌跡中相同的軌跡片段進(jìn)行去重操作，得到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，包括：
將所述待分析軌跡按照包括的軌跡片段的數(shù)量進(jìn)行排序操作；
按照排序順序依次將每一所述待分析軌跡作為待處理軌跡；
刪除所述待處理軌跡對(duì)應(yīng)的目標(biāo)軌跡片段，以得到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡；
所述目標(biāo)軌跡片段位于所述待處理軌跡之后的待分析軌跡中、且與所述待處理軌跡中的軌跡片段相同。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，在所述刪除所述待處理軌跡對(duì)應(yīng)的目標(biāo)軌跡片段，以得到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之后，還包括：
為所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡中的軌跡片段設(shè)置對(duì)應(yīng)的軌跡標(biāo)識(shí)；不同的所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡中的軌跡片段的軌跡標(biāo)識(shí)不同。
6.一種目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，包括：
數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取多個(gè)初始運(yùn)動(dòng)軌跡以及所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡的軌跡特征；所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡由多個(gè)軌跡片段依據(jù)預(yù)設(shè)軌跡組合規(guī)則組合得到；
結(jié)果分析模塊，用于調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練的軌跡分析模型對(duì)所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡的軌跡特征進(jìn)行處理，得到所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡的軌跡純凈度分析結(jié)果；所述軌跡分析模型通過軌跡樣本訓(xùn)練得到；所述軌跡樣本包括軌跡特征以及軌跡純凈度；所述軌跡純凈度分析結(jié)果為所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡的分析結(jié)果；
軌跡篩選模塊，用于從多個(gè)所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡中篩選出軌跡純凈度分析結(jié)果為預(yù)設(shè)純凈度分析結(jié)果的初始運(yùn)動(dòng)軌跡，并作為待分析軌跡；
去重模塊，用于對(duì)所述待分析軌跡進(jìn)行軌跡片段去重操作，得到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)獲取模塊包括：
特征確定子模塊，用于確定所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡包括的軌跡片段的軌跡片段特征；所述至少一個(gè)軌跡片段按照時(shí)間先后順序依次排列；
特征計(jì)算子模塊，用于依據(jù)相鄰的所述軌跡片段的軌跡片段特征，計(jì)算得到每一所述軌跡片段的相對(duì)軌跡片段特征；
特征生成子模塊，用于基于所有的所述軌跡片段的相對(duì)軌跡片段特征，計(jì)算所述相對(duì)軌跡片段特征中的每一子特征的標(biāo)準(zhǔn)差，并將所述每一子特征的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行組合，得到所述初始運(yùn)動(dòng)軌跡的軌跡特征。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，所述去重模塊用于對(duì)所述待分析軌跡進(jìn)行軌跡片段去重操作，得到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡時(shí)，具體用于：
對(duì)任兩個(gè)所述待分析軌跡中相同的軌跡片段進(jìn)行去重操作，得到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡。
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