(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 202210817438.3 (22)申请日 2022.07.12 (71)申请人 天翼云科技有限公司 地址 100007 北京市东城区青龙胡同甲1 号、 3号2幢2层20 5-32室 (72)发明人 陈硕　陈金　李响　张渊佳　 孟祥松　张宇　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 专利代理师 于丹 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种跟踪目标的方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本申请公开了一种跟踪目标的方法、 装置及 电子设备， 用以提升目标跟踪的准确性。 该方法 包括： 获取丢失目标的第一坐标； 其中， 所述第一 坐标指示， 所述丢失目标的预设关键点在预设坐 标系中的位置； 基于当前图像中当前目标的当前 信息， 确定所述第一坐标与所述 当前坐标之间的 第一距离是否小于距离阈值； 其中， 所述当前信 息包括所述当前目标的当前视觉特征和所述预 设关键点的当前坐标； 若是， 则获取所述丢失目 标的第一视觉特征， 并确定所述第一视觉特征和 所述当前视觉特征之间的相似度； 确定所述相似 度大于相似度阈值， 则所述当前目标为所述丢失 目标。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 115294168 A 2022.11.04 CN 115294168 A 1.一种跟踪目标的方法， 其特 征在于， 包括： 获取丢失目标的第一坐标； 其中， 所述丢失 目标为在第 一图像中出现， 且在第 二图像中 未出现的目标； 所述第一图像的拍摄时间先于所述第二图像， 且所述第一图像和所述第二 图像的拍摄时间间隔大于第一设定阈值； 所述第一坐标指示， 所述丢失目标 的预设关键点 在预设坐标系中的位置； 基于当前图像 中当前目标的当前信 息， 确定所述第 一坐标与 所述当前坐标之间的第 一 距离是否小于距离阈值； 其中， 所述当前信息包括所述当前目标 的当前视觉特征和所述预 设关键点的当前坐标； 若是， 则获取所述丢失目标的第一视觉特征， 并确定所述第一视觉特征和所述当前视 觉特征之间的相似度； 确定所述相似度大于相似度阈值， 则所述当前目标为所述丢失目标。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述第 一坐标与 所述当前坐标之间 的第一距离是否小于距离阈值之后， 还 包括： 若否， 确定所述当前目标与第 三图像中的追踪目标是否匹配； 其中， 所述第 三图像为拍 摄时间先于所述当前图像的图像， 所述第三图像与所述当前图像之 间的拍摄时间间隔小于 第二设定阈值； 若是， 则确定所述当前目标为所述追踪目标； 基于所述当前信息更新所述追踪目标的 追踪信息； 若否， 则确定所述当前目标为新增目标， 将所述新增目标和当前信息添加至目标跟踪 列表。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述追踪信息包括所述追踪目标的目标轨 迹； 则所述基于所述当前信息更新所述追踪目标的追踪信息， 包括： 确定所述当前目标的当前状态信息； 其中， 所述当前状态信息包括所述当前目标在所 述当前图像中的当前速度和当前加速度； 基于所述追踪信 息中所述追踪目标的第 一追踪轨迹和所述当前状态信 息， 利用卡尔曼 滤波法， 将追踪信息中的所述第一追踪轨 迹更新为第二追踪轨 迹。 4.如权利要求1 ‑3任一项所述的方法， 其特征在于， 所述获取丢失目标的第一信息之 前， 还包括： 基于所述第一图像中第一目标的第一状态信息， 利用卡尔曼滤波法， 预测所述第一目 标在中间图像中的中间状态信息； 其中， 所述中间图像的拍摄时间位于所述第一图像和所 述第二图像的拍摄时间之 间， 所述第一状态信息包括所述第一目标在所述第一图像中的位 置和速度； 若基于所述中间状态信 息， 确定所述中间图像不包括对应于所述第 一目标的可能第 一 目标， 则确定所述第一目标为可能丢失目标； 基于所述第一状态信息， 利用卡尔曼滤波法， 预测所述可能丢失目标在所述第二图像 中的第二状态信息； 若基于所述第 二状态信 息， 确定所述第 二图像不包括对应于所述可能丢失目标的可能 第一目标， 则确定所述可能丢失目标为丢失目标；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115294168 A 2确定所述丢失 目标的所述预设关键点的第 一坐标， 以及所述丢失 目标的所述第 一视觉 特征； 建立所述第一 坐标和所述第一视 觉特征与所述丢失目标之间的对应关系。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述若基于所述中间状态信息， 确定所述中 间图像不包括对应于所述可能丢失目标的可能第一目标， 则确定所述可能第一目标为可能 丢失目标， 包括： 基于所述中间状态信息， 在所述中间图像中确定所述可能第一目标的数量大于1； 基于匈牙利算法， 将所述可能第一目标与第一目标进行匹配， 得到匹配目标对； 确定不属于所述匹配目标对的第一目标为可能丢失目标。 6.一种跟踪目标的装置， 其特 征在于， 包括： 坐标单元： 用于获取丢失目标的第一坐标； 其中， 所述丢失目标为在第一图像中出现， 且在第二图像中未出现的目标； 所述第一图像的拍摄时间先于所述第二图像， 且所述第一 图像和所述第二图像的拍摄时间间隔大于第一设定阈值； 所述第一坐标指示， 所述丢失目 标的预设 关键点在预设坐标系中的位置； 阈值单元： 用于基于当前图像当前目标的当前信息， 确定所述第一坐标与所述当前坐 标之间的第一距离是否小于距离阈值； 其中， 所述当前信息包括所述当前目标的当前视觉 特征和所述预设 关键的当前坐标； 相似单元： 用于若是， 则获取所述丢失 目标的第 一视觉特征， 并确定所述第 一视觉特征 和所述当前视 觉特征之间的相似度； 丢失单元： 用于确定所述相似度大于相似度阈值， 则所述当前目标为所述丢失目标。 7.如权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述装置还包括匹配单元， 所述匹配单元具 体用若否， 确定所述当前目标与第三图像中的追踪目标是否匹配； 其中， 所述第三图像为拍 摄时间先于所述当前图像的图像， 所述第三图像与所述当前图像之 间的拍摄时间间隔小于 第二设定阈值； 若 是， 则确定所述当前目标为所述追踪目标； 基于所述当前信息更新所述追 踪目标的追踪信息； 若否， 则确定所述当前目标为新增目标， 将所述新增目标和当前信息添 加至目标跟踪列表。 8.如权利要求7所述的装置， 其特征在于， 所述装置还包括对应单元， 所述对应单元具 体用于基于所述第一图像中第一 目标的第一状态信息， 利用卡尔曼滤波法， 预测所述第一 目标在中间图像中的中间状态信息； 其中， 所述中间图像的拍摄时间位于所述第一 目标和 所述第二图像的拍摄时间， 所述第一状态信息包括所述第一目标在所述第一图像中的位置 和速度； 若基于所述中间状态信息， 确定所述中间图像不包括对应于所述第一目标 的可能 第一目标， 则确定所述可能丢失目标为丢失目标； 确定所述丢失目标 的所述预设关键点的 第一坐标， 以及所述丢失目标的所述第一视觉特征； 建立所述第一坐标和所述第一视觉特 征与所述丢失目标之间的对应关系。 9.一种可读存 储介质， 其特 征在于， 包括， 存储器， 所述存储器用于存储指令， 当所述指令被处理器执行时， 使得包括所述可读存储介质 的装置完成如权利要求1 ‑5中任一项所述的方法。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115294168 A 3