(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210807780.5 (22)申请日 2022.07.11 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114898307 A (43)申请公布日 2022.08.12 (73)专利权人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310053 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 朱益铭　唐邦杰　潘华东　殷俊　 (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 张洁 (51)Int.Cl. G06V 20/54(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06T 7/246(2017.01) (56)对比文件 CN 110443828 A,2019.1 1.12 CN 110428449 A,2019.1 1.08 CN 111724412 A,2020.09.2 9 US 2017083764 A1,2017.0 3.23 Bo Li et al. .“High Performance Visual Tracking with Siamese Regi on Proposal Network”. 《2018 IE EE/CVF Conference o n Computer Visi on and Pat tern Recogn ition》 .2018,第8971-8980页. 李福进 等. “联合YOLOv3 检测和ReID的目标 跟踪方法 ”. 《华北理工大 学学报 （自然科 学版） 》 .2021,第43卷(第3期),第1 10-118页. 审查员 丁园园 (54)发明名称 一种对象跟踪方法、 装置、 电子设备和存储 介质 (57)摘要 本申请涉及计算机技术领域， 尤其涉及一种 对象跟踪方法、 装置、 电子设备和存储介质， 用以 采用多个摄像 设备进行对象跟踪场景下， 在目标 穿着相似时， 更准确的实现对象跟踪。 本申请方 法包括： 获取待匹配对象 的外观特征和多个已匹 配对象各自的外观特征； 基于待匹配对象与各个 已匹配对象的外观特征之间的特征相似度， 从多 个已匹配对象中筛选出至少两个作为候选对象； 基于至少两个候选对象与待匹配对象对应的摄 像设备之间的连通关系， 从至少两个候选对象中 筛选出目标候选对象； 基于各目标候选对象与待 匹配对象之间的轨迹相似度， 确定待匹配对象 的 跟踪识别结果。 本申请根据特征相似度、 拓扑网 络和轨迹相似度综合识别对象， 能有效区分相似 外观的不同对象。 权利要求书3页 说明书16页 附图7页 CN 114898307 B 2022.10.28 CN 114898307 B 1.一种对象跟踪方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取待匹配对象的外观特征和多个已匹配对象各自的外观特征； 其中， 所述待匹配对 象为第一摄像设备采集的当前视频画面中的对象， 所述已匹配对象为第二摄像设备采集的 历史视频画面中的对象； 基于所述待匹配对象与各个已匹配对象的外观特征之间的特征相似度， 从所述多个已 匹配对象中筛 选出至少两个作为 候选对象； 基于至少两个候选对象与 所述待匹配对象对应的摄像设备之间的连通关系， 从所述至 少两个候选对象中筛 选出目标候选对象； 分别根据所述待匹配对象的轨迹与各个目标候选对象各自的轨迹在时间上的重叠信 息， 确定所述待匹配对象与所述各个目标候选对象之间的轨 迹相似度； 将对应的轨 迹相似度小于 轨迹相似度阈值的目标候选对象， 作为目标对象； 从各个目标对象中， 确定所述待匹配对象的跟踪识别结果； 其中， 所述重叠信息包括重叠轨迹， 所述分别根据所述待匹配对象的轨迹与所述各个 目标候选对象各自的轨迹在时间上的重叠信息， 确定所述待匹配对象与所述各个目标候选 对象之间的轨 迹相似度， 包括： 针对每个目标候选对象， 分别执 行以下操作： 若所述待 匹配对象的轨迹与一个目标候选对象的轨迹在时间上存在重叠轨迹， 则将所 述重叠轨迹关联的第一相似度作为所述轨 迹相似度； 若所述待 匹配对象的轨迹与一个目标候选对象的轨迹在时间上不存在重叠轨迹， 则将 所述一个目标候选对 象对应的参考对 象， 与所述待匹配对 象的轨迹之间的第二相似度， 作 为所述轨迹相似度； 所述参考对 象为： 与所述一个目标候选对 象的轨迹之间的第三相似度 满足相似度条件的其 他对象。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于至少两个候选对象与所述待 匹配对 象对应的摄像设备之间的连通关系， 从所述至少两个候选对 象中筛选出目标候选对 象， 包 括： 根据摄像设备拓扑网络， 分别确定所述第 一摄像设备与 各个第二摄像设备之间的连通 关系； 基于确定的各个连通关系， 将所述至少两个候选对象中， 与所述第一摄像设备连通的 第二摄像设备对应的候选对象确定为所述目标候选对象； 其中， 所述摄像设备拓扑网络表示指定区域内各个摄像设备之间的连通关系； 所述指 定区域内的各个 摄像设备包 含所述第一摄 像设备与所述第二摄 像设备。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述待 匹配对象与 所述各个已匹配 对象的外观特征之 间的特征相似度， 从所述多个已匹配对象中筛选出至少两个作为候选对 象， 包括： 基于所述待匹配对象与所述各个已匹配对象之间的特征相似度， 将至少两个特征相似 度不小于特 征相似度阈值的已匹配对象作为所述 候选对象。 4.如权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 若所有已匹配对象的特征相似度都小于所述特征相似度阈值， 则标记所述待 匹配对象 为新的对象；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114898307 B 2若仅存在一个已匹配对象的特征相似度不小于所述特征相似度阈值， 则将所述一个已 匹配对象作为所述待匹配对象的跟踪识别结果。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述其他对象为： 除所述待 匹配对象外， 指定 区域内的任意 一个摄像设备采集的当前视频画面中的对象； 所述相似度条件为： 第三相似度的排序结果 位于指定次序。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述从所述各个目标对象中， 确定所述待匹 配对象的跟踪识别结果， 包括： 若仅存在一个目标对象， 则将所述一个目标对象作为所述待匹配对象的跟踪识别结 果； 若存在多个目标对象， 则将与待匹配对象的特征相似度的排序 结果位于指定次序的目 标对象， 作为所述待匹配对象的跟踪识别结果。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述从所述各个目标对象中， 确定所述待匹 配对象的跟踪识别结果， 还 包括： 若不存在轨迹相似度小于轨迹相似度阈值的目标对象， 则标记所述待 匹配对象为新的 对象。 8.一种对象跟踪装置， 其特 征在于， 包括： 特征获取单元， 用于获取待匹配对象的外观特征和多个已匹配对象各自的外观特征； 其中， 所述待匹配对 象为第一摄像设备采集的当前视频画面中的对 象， 所述已匹配对 象为 第二摄像设备采集的历史视频画面中的对象； 第一过滤单元， 用于基于所述待匹配对象与各个已匹配对象的外观特征之间的特征相 似度， 从所述多个已匹配对象中筛 选出至少两个作为 候选对象； 第二过滤单元， 用于基于至少两个候选对象与 所述待匹配对象对应的摄像设备之间的 连通关系， 从所述至少两个候选对象中筛 选出目标候选对象； 第一匹配单元， 用于分别根据 所述待匹配对象的轨迹与 各个目标候选对象各自的轨迹 在时间上 的重叠信息， 确定所述待匹配对 象与所述各个目标候选对 象之间的轨迹相似度； 将对应的轨迹相似度小于轨迹相似度阈值的目标候选对 象， 作为目标对象； 从各个目标对 象中， 确定所述待匹配对象的跟踪识别结果； 其中， 所述重 叠信息包括重 叠轨迹， 所述第一匹配单 元具体用于： 针对每个目标候选对象， 分别执 行以下操作： 若所述待 匹配对象的轨迹与一个目标候选对象的轨迹在时间上存在重叠轨迹， 则将所 述重叠轨迹关联的第一相似度作为所述轨 迹相似度； 若所述待 匹配对象的轨迹与一个目标候选对象的轨迹在时间上不存在重叠轨迹， 则将 所述一个目标候选对 象对应的参考对 象， 与所述待匹配对 象的轨迹之间的第二相似度， 作 为所述轨迹相似度； 所述参考对 象为： 与所述一个目标候选对 象的轨迹之间的第三相似度 满足相似度条件的其 他对象。 9.一种电子设备， 其特征在于， 其包括处理器和存储器， 其中， 所述存储器存储有计算 机程序， 当所述计算机程序被所述处理器执行时， 使 得所述处理器执行权利要求 1~7中任一 所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其包括计算机程序， 当所述计算机程序在权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114898307 B 3