(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211314130.3 (22)申请日 2022.10.25 (71)申请人 深圳市旗扬特种装备技 术工程有限 公司 地址 518000 广东省深圳市宝安区航城街 道三围社区泰华梧桐工业园小雪 （13B） 栋 5层 (72)发明人 陈磊　黄金叶　 (74)专利代理 机构 成都顶峰专利事务所(普通 合伙) 51224 专利代理师 王袁辉 (51)Int.Cl. G06T 7/215(2017.01) G06T 7/246(2017.01) G06T 7/277(2017.01)G06T 7/73(2017.01) (54)发明名称 基于图像的物体跟踪方法、 装置、 电子设备 及存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像的物体跟踪方 法、 装置、 电子设备及存储介质， 本发明在进行目 标跟踪前， 去除了图像中的非目标部分， 从而避 免了图像中非目标部分对目标跟踪的干扰； 同 时， 在进行目标跟踪时， 若出现有未匹配出的目 标， 则会对未匹配出的目标进行遮挡判断， 并在 判断出其被遮挡时， 在后一帧图像中进行位置预 测， 以便利用预测出的位置来更新结果， 以及利 用更新后的结果来更新后一帧图像的检测目标 类， 以在后续跟踪时， 保证受遮挡目标跟踪的连 续性， 由此， 可实现对遮挡目标的目标跟踪， 从而 提高对遮挡目标的跟踪效果， 进而确保目标跟踪 的准确性。 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 115496779 A 2022.12.20 CN 115496779 A 1.一种基于图像的物体跟踪方法， 其特 征在于， 包括： 获取多张按照预设间隔时长采集的待检测图像， 并对每张待检测图像进行目标检测， 得到每张待检测图像中的各个目标对象所处的图像区域； 对于任一待检测图像中各个目标对象的图像区域， 将所述任一待检测图像中各个目标 对象的图像区域进 行图像分割， 得到多张分割图像， 其中， 所述多张分割图像中的每张分割 图像仅包含有一个目标对象， 且任一分割图像中目标对象的轮廓作为该任一分割图像的边 界； 利用所述多 张分割图像组成所述任一待检测图像的检测目标类， 并在将所有待检测图 像中各个目标对象的图像区域分割完毕后， 得到每张待检测图像的检测目标类； 基于第i张待检测图像的检测目标类和第i+1张待检测图像的检测目标类， 并利用 Deepsort跟踪算法， 对第i张待检测图像中的各个目标对象进行 目标跟踪， 得到跟踪结果， 其中， 所述跟踪结果包括匹配目标对的位置和/或未匹配目标的第一位置， 所述匹配目标对 为第i张待检测图像和 第i+1张待检测图像中属于同一物体的目标对象， 所述未匹配目标为 处于第i张待检测图像中， 且未与第i +1张待检测图像中的任一目标对象匹配成功的目标对 象； 若所述跟踪结果中存在有未匹配目标， 则判断所述未匹配目标在所述第i+1张待检测 图像中是否被遮挡； 若是， 则基于所述未匹配目标的第一位置， 预测所述未匹配目标在所述第 i+1张待检测 图像中的第二 位置； 将未匹配目标在第i+1张待检测图像中的第二位置添加至所述跟踪结果中， 得到更新 后的跟踪 结果， 并输出所述更新后的跟踪 结果， 以及利用更新后的跟踪 结果对第i+1张待检 测图像的检测目标类进行更新， 以将更新后的检测目标类作为第i+1张待检测图像的检测 目标类； 将i自加1， 以重新基于所述第i张待检测图像的检测目标类和所述第i+1张待检测图像 的检测目标类， 并利用Deepsort跟踪算法， 对第i张待检测图像中的各个目标对象进 行目标 跟踪， 直至在i大于n ‑1时， 停止目标跟踪， 以得到多个更新后的跟踪结果， 其中， i 从1开始， n 为待检测图像的总数量， 且i和n 为正整数； 利用多个更新后的跟踪结果中各个匹配目标对的位置、 各个未匹配目标的第 一位置以 及各个未匹配目标的第二 位置， 生成各个目标对象的运动轨 迹。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 判断所述未匹配目标在所述第i+1张待检 测图像中是否被遮挡， 包括： 获取所述未匹配目标在各个目标图像中所处的位置， 其中， 所述各个目标图像为所有 待检测图像中， 处于所述第i+1张待检测图像之前的待检测图像； 基于所述未匹配目标在各个目标图像中所处 的位置， 确定出所述未匹配目标在目标时 刻之前的初始运动轨 迹， 其中， 所述目标时刻为所述第i+1张待检测图像对应的采集时刻； 基于所述未匹配目标的初始运动轨迹， 确定出所述未匹配目标与任一待检测图像的图 像边界之间的距离； 判断所述未匹配目标与任一待检测图像的图像边界之间的距离是否大于 0； 若是， 则判定所述未匹配目标在所述第i+1张待检测图像中被遮挡。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115496779 A 23.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 基于所述未匹配目标的初始运动轨迹， 确 定出所述未匹配目标与任一待检测图像的图像边界之间的距离， 包括： 根据所述初始运动轨 迹， 确定出 所述未匹配目标的运动方向； 基于所述未匹配目标的运动方向， 确定出所述任一待检测图像的图像边界中， 在运动 方向上与所述初始运动轨 迹相交的边界线， 以作为标定边界； 基于标定边界以及 初始运动轨 迹， 得出标定边界与初始运动轨 迹之间的交点 坐标； 基于所述未匹配目标的第 一位置以及所述交点坐标， 计算得到未匹配目标与任一待检 测图像的图像边界之间的距离 。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 当i为1时， 判断所述未匹配目标在所述第i +1张待检测图像中是否受到 了遮挡， 包括： 计算所述未匹配目标的第一 位置与任一待检测图像的各个图像边界之间的垂直距离； 判断各个垂直距离中的最小垂直距离是否大于 0； 若是， 则判定所述未匹配目标在所述第i+1张待检测图像中被遮挡。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在将所述任一待检测图像中各个目标对象 的图像区域进行图像分割， 得到多张分割图像后， 所述方法还 包括： 按照预设尺寸， 对多张分割图像中的每张分割图像进行图像填充， 得到多张填充后的 图像； 利用多张填充后的图像组成所述任一待检测图像的检测目标类。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 任一更新后的跟踪结果中匹配目标对的位 置包括： 该匹配目标对所对应目标对象在第i张待检测图像中检测框的中心 点坐标， 以及该 匹配目标对所对应目标对象在第i+1张待检测图像中检测框的中心点 坐标； 其中， 利用多个更新后的跟踪结果中各个匹配目标对的位置、 各个未匹配目标的第一 位置以及各个未匹配目标的第二 位置， 生成各个目标对象的运动轨 迹， 包括： 利用多个更新后的跟踪结果中各个匹配目标对的位置， 确定出各个匹配目标对所对应 目标对象在各个待检测图像中的检测框的中心 点， 以及利用多个更新后的跟踪结果中的各 个未匹配目标的第一位置和第二位置， 确定出各个未匹配目标所对应目标对象在各个待检 测图像中的检测框的中心点； 对于第一跟踪对象， 按照目标跟踪的顺序， 将所述第一跟踪对象在各个待检测图像中 的检测框的中心点进行连线， 以在连线后， 得到所述第一跟踪对 象的运动轨迹； 其中， 所述 第一跟踪对象为任一匹配目标对所对应目标对象； 以及 对于第二跟踪对象， 按照目标跟踪的顺序， 将所述第二跟踪对象在各个待检测图像中 的检测框的中心点进行连线， 以在连线后， 得到所述第二跟踪对 象的运动轨迹； 其中， 所述 第二跟踪对象为任一未匹配目标 所对应的目标对象。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于所述未匹配目标的第一位置， 预测所 述未匹配目标在所述第i+1张待检测图像中的第二位置， 包括： 利用卡尔曼滤波算法， 基于 所述未匹配目标的第一位置， 预测所述未匹配目标在所述第i+1张待检测图像中的第二位 置。 8.一种基于图像的物体跟踪装置， 其特 征在于， 包括： 目标检测单元， 用于获取多张按照预设间隔时长采集的待检测图像， 并对每张待检测权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115496779 A 3