对象追踪方法、装置、终端设备及存储介质与流程

本申请涉及自动驾驶，尤其涉及一种对象追踪方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术：

1、在自动驾驶中，交通信号对象的追踪至关重要，交通信号对象是指交通信号灯、交通标志、交通标线等用于传达交通信号的对象，准确地对交通信号对象进行追踪有利于提高自动驾驶控制效果。

2、目前，关于交通信号对象的追踪过程一般通过检测交通信号对象对应的边界检测框(bbox，bounding box)，再根据前后帧之间的边界检测框的交并比(iou，intersectionover union)大小对交通信号对象进行追踪。但是在实际的应用中，可能出现前后帧检测不稳定、边界检测框位置改变过大、障碍物遮挡等异常情况，目前的交通信号对象的追踪方式在这些异常情况下容易追踪失败或者产生误关联。换言之，目前的交通信号对象的追踪方式的鲁棒性差。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种对象追踪方法、装置、终端设备及存储介质，旨在解决目前的交通信号对象的追踪方式的鲁棒性差的问题。

2、为实现上述目的，本申请提供一种对象追踪方法，所述对象追踪方法包括：

3、获取目标交通信号对象在目标画面中的预测边界检测框；

4、基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，对所述目标交通信号对象进行追踪。

5、可选地，所述获取目标交通信号对象在目标画面中的预测边界检测框的步骤包括：

6、获取所述目标交通信号对象在目标画面中的历史追踪信息；

7、基于所述历史追踪信息计算得到所述目标交通信号对象在目标画面中的预测边界检测框。

8、可选地，所述获取所述目标交通信号对象在目标画面中的历史追踪信息的步骤包括：

9、获取所述目标交通信号对象在目标画面中的历史边界检测框对应的第一检测时刻；

10、所述基于所述历史追踪信息计算得到所述目标交通信号对象在目标画面中的预测边界检测框的步骤包括：

11、根据所述目标画面对应的相机分别在所述第一检测时刻和所述当前边界检测框对应的第二检测时刻的位置信息，计算得到所述相机的相对运动信息；

12、根据所述目标交通信号对象的预设规格参数和所述相机的相对运动信息，计算得到所述目标交通信号对象的深度信息；

13、根据所述目标交通信号对象的深度信息，计算得到所述目标交通信号对象在目标画面中的预测边界检测框。

14、可选地，所述基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，对所述目标交通信号对象进行追踪的步骤包括：

15、基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，判断是否符合预设的至少一个追踪条件；

16、若是，则确定所述目标画面的当前边界检测框属于所述目标交通信号对象；

17、若否，则确定所述目标画面的当前边界检测框不属于所述目标交通信号对象。

18、可选地，所述基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，判断是否符合预设的至少一个追踪条件的步骤包括：

19、对所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框进行交并比计算，得到交并比计算结果；

20、根据所述交并比计算结果判断是否满足预设的第一追踪条件，得到对应的第一判断结果。

21、可选地，所述基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，判断是否符合预设的至少一个追踪条件的步骤包括：

22、获取所述预测边界检测框和所述目标交通信号对象在目标画面中的历史边界检测框的第一夹角关系，以及所述当前边界检测框和所述目标交通信号对象在目标画面中的历史边界检测框的第二夹角关系；

23、根据所述第一夹角关系和所述第二夹角关系判断是否满足预设的第二追踪条件，得到对应的第二判断结果。

24、可选地，所述基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，对所述目标交通信号对象进行追踪的步骤包括：

25、基于预设的匈牙利算法对所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框进行匹配，得到对应的匹配结果；

26、根据所述匹配结果对所述目标交通信号对象进行追踪。

27、本申请实施例还提出一种对象追踪装置，所述对象追踪装置包括：

28、获取模块，用于获取目标交通信号对象在目标画面中的预测边界检测框；

29、追踪模块，用于基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，对所述目标交通信号对象进行追踪。

30、本申请实施例还提出一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的对象追踪程序，所述对象追踪程序被所述处理器执行时实现如上所述的对象追踪方法的步骤。

31、本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有对象追踪程序，所述对象追踪程序被处理器执行时实现如上所述的对象追踪方法的步骤。

32、本申请实施例提出的对象追踪方法、装置、终端设备及存储介质，通过获取目标交通信号对象在目标画面中的预测边界检测框；基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，对所述目标交通信号对象进行追踪。基于本申请方案，通过预测边界检测框来表示目标交通信号对象在目标画面中的可能出现的位置，基于目标画面的当前边界检测框和预测边界检测框，可以对目标交通信号对象进行追踪，并且能够适应追踪过程的多种异常情况，提高了对目标交通信号对象的追踪过程的鲁棒性。

技术特征：

1.一种对象追踪方法，其特征在于，所述对象追踪方法包括：

2.如权利要求1所述的对象追踪方法，其特征在于，所述获取目标交通信号对象在目标画面中的预测边界检测框的步骤包括：

3.如权利要求2所述的对象追踪方法，其特征在于，所述获取所述目标交通信号对象在目标画面中的历史追踪信息的步骤包括：

4.如权利要求1所述的对象追踪方法，其特征在于，所述基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，对所述目标交通信号对象进行追踪的步骤包括：

5.如权利要求4所述的对象追踪方法，其特征在于，所述基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，判断是否符合预设的至少一个追踪条件的步骤包括：

6.如权利要求4所述的对象追踪方法，其特征在于，所述基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，判断是否符合预设的至少一个追踪条件的步骤包括：

7.如权利要求1所述的对象追踪方法，其特征在于，所述基于所述目标画面的当前边界检测框和所述预测边界检测框，对所述目标交通信号对象进行追踪的步骤包括：

8.一种对象追踪装置，其特征在于，所述对象追踪装置包括：

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的对象追踪程序，所述对象追踪程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的对象追踪方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有对象追踪程序，所述对象追踪程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的对象追踪方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种对象追踪方法、装置、终端设备及存储介质，其对象追踪方法包括：获取目标交通信号对象在目标画面中的预测边界检测框；基于目标画面的当前边界检测框和预测边界检测框，对目标交通信号对象进行追踪。基于本申请方案，通过预测边界检测框来表示目标交通信号对象在目标画面中的可能出现的位置，并且能够适应对目标交通信号对象的追踪过程的多种异常情况，提高了对目标交通信号对象的追踪过程的鲁棒性。

技术研发人员：范云凤,张肖,崔留争,王少毅,高立东
受保护的技术使用者：广州小鹏自动驾驶科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14