本公开涉及图像识别
技术领域：
：，具体涉及一种低空目标智能跟踪方法、一种低空目标智能跟踪装置、一种存储介质以及一种电子终端。
背景技术：
：：在复杂背景下对跟踪目标进行实时检测和跟踪是光电精确制导、目标探测、自动识别以及移动载体的自主导航和环境认知等领域的共性关键技术。如何自动、准确且快速地从复杂背景中检测战略目标并进行稳定跟踪，对移动目标跟踪具有重要意义。目前，现有的军用目标检测及跟踪技术大多只能针对独立目标，但在复杂背景中往往存在多个疑似目标，各疑似目标的朝向、分布、大小、内容都不尽相同；同时还需要实现对跟踪目标的快速检测和稳定跟踪，而现有技术并不能很好的实现这一需求。此外，现有的被动式雷达在目标侦察过程中容易受到电子干扰，从而无法检测到目标位置信息导致跟踪任务失败。在民用领域也存在类似的问题，比如低空背景下的无人机检测和跟踪，容易受到建筑物构件、树梢、不明飞行物等物体的影响，导致无法准确的检测以及实现稳定的跟踪。需要说明的是，在上述
背景技术：
：部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。技术实现要素：本公开的目的在于提供一种低空目标智能跟踪方法、一种低空目标智能跟踪系统、一种存储介质以及一种电子终端，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。根据本公开的第一方面，提供一种低空目标智能跟踪方法，包括：生成一图像文件以及一第一作业标签，以便于一检测模块获取所述图像文件以及第一作业标签；所述检测模块根据获取的所述第一作业标签检测所述图像文件中是否存在跟踪目标，并在检测存在所述跟踪目标时生成一包含所述跟踪目标位置信息的第一检测结果；获取所述检测模块生成的所述第一检测结果，根据所述位置信息跟踪目标并实时判断跟踪状态。在本公开的一种示例性实施例中，所述生成一图像文件以及第一作业标签包括：获取一跟踪视频，截取所述跟踪视频的一帧图像作为所述图像文件，并生成一第一作业标签；将所述图像文件以及所述第一作业标签存储至一通信文件夹。在本公开的一种示例性实施例中，所述检测模块根据获取的所述第一作业标签检测所述图像文件中是否存在跟踪目标，并在检测存在所述跟踪目标时生成一包含所述跟踪目标位置信息的第一检测结果包括：所述检测模块判断所述通信文件中是否存在所述第一作业标签；在判断存在所述第一作业标签时，获取存储在所述通信文件夹中的所述图像文件并检测所述图像文件是否存在跟踪目标；在检测所述图像文件存在跟踪目标时，获取所述跟踪目标的位置信息并生成一包含所述位置信息的第一检测结果；将所述第一检测结果存储至所述通信文件夹。在本公开的一种示例性实施例中，所述获取所述检测模块生成的所述第一检测结果，根据所述位置信息跟踪目标包括：判断所述通信文件夹中是否存在一第一检测结果；在判断存在所述第一检测结果时，读取所述第一检测结果并根据所述位置信息开始跟踪目标。在本公开的一种示例性实施例中，所述检测模块根据获取的所述第一作业标签检测所述图像文件中是否存在跟踪目标还包括：所述检测模块判断所述通信文件中是否存在所述第一作业标签；在判断存在所述第一作业标签时，获取存储在所述通信文件夹中的所述图像文件并检测所述图像文件否存在跟踪目标；在检测所述图像文件中不存在所述跟踪目标时，生成一包含不存在跟踪目标信息的第二检测结果；将所述第二检测结果存储至所述通信文件夹。在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：判断所述通信文件夹中是否存在一第二检测结果；在判断存在所述第二检测结果时，读取所述第二检测结果，并获取所述图像文件的下一帧图像文件；将所述图像文件的下一帧图像文件以及一第一作业标签存储至所述通信文件夹以便于所述检测模块根据所述第一作业标签对所述下一帧图像进行检测；重复上述方法至检测到一帧图像文件中存在所述跟踪目标。在本公开的一种示例性实施例中，所述检测结果还包括一用于区别所述第一检测结果及第二检测结果的类别标签。在本公开的一种示例性实施例中，所述第一检测结果包括：所述跟踪目标的坐标信息以及所述跟踪目标所在区域图像信息。在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：在根据所述位置信息开始跟踪目标时，生成一用于标识进入跟踪状态的第二作业标签，并将该第二作业标签发送至所述通信文件夹中以便于所述跟踪模块获取所述第二作业标签。在本公开的一种示例性实施例中，所述实时判断跟踪状态包括：判断所述跟踪目标的当前跟踪状态；在判断所述跟踪状态为丢失时，获取当前时刻的图像文件；将所述当前时刻的图像文件以及一第一作业标签存储至一通信文件夹以便于所述检测模块根据所述第一作业标签检测所述当前时刻的图像文件中。在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：所述检测模块判断所述通信文件中是否存在所述第一作业标签；在判断存在所述第一作业标签时，获取存储在所述通信文件夹中的所述当前时刻的图像文件并检测所述图像文件是否存在跟踪目标；在检测所述图像文件否存在跟踪目标时，获取所述跟踪目标的位置信息并生成一包含所述位置信息的第一检测结果；将所述第一检测结果存储至所述通信文件夹。在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：在所述检测模块检测所述当前时刻的图像文件中不存在所述跟踪目标时，生成一包含不存在跟踪目标信息的第二检测结果并存储至所述通信文件夹。在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：判断是否接收到一结束指令；在判断接收到一结束指令时，生成一第二作业标签并存储至一通信文件夹以便于所述检测模块在获取所述第二作业标签后结束操作。根据本公开的第二方面，提供一种低空目标智能跟踪系统，包括：检测模块，用于根据一跟踪模块生成的一第一作业标签检测一图像文件中是否存在跟踪目标，并在检测存在所述跟踪目标时生成一包含所述跟踪目标位置信息的检测结果；跟踪模块，用于生成所述图像文件及第一作业标签，以及根据所述检测结果跟踪目标并实时判断跟踪状态；通信文件夹，用于存储所述图像文件、所述第一作业标签以及所述检测结果。根据本公开的第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的低空目标智能跟踪方法。根据本公开的第四方面，提供一种电子终端，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行以下操作：生成一图像文件以及一第一作业标签，以便于一检测模块获取所述图像文件以及第一作业标签；所述检测模块根据获取的所述第一作业标签检测所述图像文件中是否存在跟踪目标，并在检测存在所述跟踪目标时生成一包含所述跟踪目标位置信息的第一检测结果；获取所述检测模块生成的所述第一检测结果，根据所述位置信息跟踪目标并实时判断跟踪状态。本公开的一种实施例所提供的低空目标智能跟踪方法中，通过利用一检测模块根据接收到的第一作业标签对图像文件进行检测并输出跟踪目标的位置信息，并根据检测模块输出的位置信息对跟踪目标开始跟踪。通过对图像文件进行检测获取位置信息，从而实现在复杂背景中对跟踪目标的检测和有效跟踪。同时，通过在跟踪过程中对跟踪状态进行实时的判断，并针对跟踪状态的变化实时的做出调整，进而实现对跟踪目标的稳定跟踪。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示意性示出本公开示例性实施例中一种低空目标智能跟踪方法示意图；图2示意性示出本公开示例性实施例中一种低空目标智能跟踪方法流程图；图3示意性示出本公开示例性实施例中第一帧图像检测状态示意图；图4示意性示出本公开示例性实施例中稳定跟踪状态下一帧图像文件示意图；图5示意性示出本公开示例性实施例中跟踪丢失且未检测到跟踪目标的一帧图像文件示意图；图6示意性示出本公开示例性实施例中跟踪丢失后检测到跟踪目标的一帧图像文件示意图；图7示意性示出本公开示例性实施例中跟踪丢失时的一帧图像的状态示意图；图8示意性示出本公开示例性实施例中重新检测到跟踪目标的状态示意图；图9示意性示出本公开示例性实施例中跟踪目标受障碍物遮挡后跟踪丢失的状态示意图；图10示意性示出本公开示例性实施例中再次检测到跟踪目标的状态示意图；图11示意性示出本公开示例性实施例中一种低空目标智能跟踪系统的组成示意图；图12示意性示出本公开示例性实施例中一种低空目标智能跟踪装置的一种示意图；图13示意性示出本公开示例性实施例中一种低空目标智能跟踪装置的另一种示意图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。本示例实施方式中首先提供了一种低空目标智能跟踪方法，可以应用于民用或军用的针对低空目标在复杂背景下的跟踪，例如在具有较多建筑物的城区或树木茂盛的丛林中；同时能够有效的解决电子干扰的问题。参考图1中所示，上述的低空目标智能跟踪方法可以包括以下步骤：s1，生成一图像文件以及一第一作业标签，以便于一检测模块获取所述图像文件以及第一作业标签；s2，所述检测模块根据获取的所述第一作业标签检测所述图像文件中是否存在跟踪目标，并在检测存在所述跟踪目标时生成一包含所述跟踪目标位置信息的第一检测结果；s3，获取所述检测模块生成的所述第一检测结果，根据所述位置信息跟踪目标并实时判断跟踪状态。本示例实施方式所提供的低空目标智能跟踪方法通过利用一检测模块根据接收到的第一作业标签对图像文件进行检测并输出跟踪目标的位置信息，并根据检测模块输出的位置信息对跟踪目标开始跟踪。通过对图像文件进行检测获取位置信息，从而实现在复杂背景中对跟踪目标的检测和有效跟踪。同时，通过在跟踪过程中对跟踪状态进行实时的判断，并针对跟踪状态的变化实时的做出调整，进而实现对跟踪目标的稳定跟踪。下面，将结合附图及实施例对本示例实施方式中的主动式智能跟踪方法的各个步骤进行更详细的说明。步骤s1，生成一图像文件以及一第一作业标签，以便于一检测模块获取所述图像文件以及第一作业标签。本示例实施方式中，可以提供一跟踪模块，用于生成上述的图像文件以及第一作业标签。在生成一初始图像文件以及第一作业标签可以包括以下步骤：s11，获取一跟踪视频，截取所述跟踪视频的一帧图像作为所述图像文件，并生成一第一作业标签；s12，将所述图像文件以及所述第一作业标签存储至一通信文件夹。在开始进行跟踪时，参考图2所示，可以同时启动跟踪模块及检测模块，以使得所述跟踪模块及检测模块相互之间独立运行，不发生冲突。在所述跟踪模块及检测模块启动后，等待需要跟踪的视频流进入。在接收到待跟踪的视频流之后，由于初始图像无法确定跟踪目标的坐标信息而不能进行正常跟踪，参考图3所示，此时跟踪模块可以截取视频流的第一帧图像作为初始图像，并生成一第一作业标签，将所述初始图像及第一作业标签存储至一通信文件夹。举例来说，上述的第一作业标签可以为包含标志信息的数字组合，如：【3.0.0】。在本公开的其他示例中，上述的第一作业标签页可以使用起标识性作用的数字或字母的组合以便于所述检测模块对其进行识别，例如：【s.0.0】，其中s可以表示为search，即搜索。本公开对第一作业标签的具体表现形式不做特殊限定。检测模块在读取通信文件夹中的信息时，可以首先读取第一位的标识位信息。本示例实施方式中，上述的检测模块获取所述图像文件以及第一作业标签具体可以包括：步骤s13，所述检测模块判断所述通信文件中是否存在所述第一作业标签；步骤s14，在判断存在所述第一作业标签时，读取存储在所述通信文件夹中的所述图像文件。参考图2所示，在所述检测模块被启动后，便可以主动循环检测所述通信文件夹中是否存在跟踪模块存储的一作业标签以及图像文件。并在检测到通信文件夹中存在作业标签及图像文件时，对其进行读取。举例而言，当读取到第一作业标签的第一个标志位为“3”或“s”时，便开始对读取的所述初始图像文件进行检测，判断是否存在一跟踪目标。步骤s2，所述检测模块根据获取的所述第一作业标签检测所述图像文件中是否存在跟踪目标，并在检测存在所述跟踪目标时生成一包含所述跟踪目标位置信息的第一检测结果所述检测模块根据获取的所述第一作业标签检测所述初始图像文件中是否存在跟踪目标。本示例实施方式中，上述的步骤s2具体可以包括：步骤s21，所述检测模块检测所述图像文件是否存在跟踪目标；步骤s212，在检测所述图像文件存在跟踪目标时，获取所述跟踪目标的位置信息并生成一包含所述位置信息的第一检测结果；步骤s213，将所述第一检测结果存储至所述通信文件夹。参考图3所示，本示例中采集的视频流来自低空无人机飞行视频，无人机距离大约保持在1.5公里，实时传输的视频分辨率为720*576。当所述检测模块检测到所述初始图像文件中存在跟踪目标，即检测到无人机目标时，可以利用检测算法获取该跟踪目标的具体坐标信息；并将该坐标信息生成一第一检测结果，同时将所述第一检测结果存储至所述通信文件夹中供跟踪模块读取。举例而言，在对一帧图像文件进行检测时，可以利用例如深度学习无人机检测模型对当前帧图像进行检测。其中所述的深度学习无人机检测模型是通过采集1.5公里的无人机低空飞行视频并整理标记了大量的无人机图像样本，然后对深度学习检测模型进行训练得到了该低空场景下无人机检测模型。另外的，在其他示例性实施例中也可以使用其他方式对截取的图像中的是否存在跟踪目标进行判断，本公开对此不作特殊限定。基于上述内容，为了进一步的提高位置信息的准确性，上述的第一检测结果在包含所述跟踪目标坐标信息的同时，也可以包含所述跟踪目标所在区域的图像信息，以便于跟踪模块读取并进行跟踪。步骤s3，获取所述检测模块生成的所述第一检测结果，根据所述位置信息跟踪目标并实时判断跟踪状态。本示例实施方式中，上述的步骤s3具体可以包括：步骤s311，判断所述通信文件夹中是否存在一第一检测结果；步骤s312，在判断存在所述第一检测结果时，读取所述第一检测结果并根据所述位置信息开始跟踪目标。参考图2所示，在所述跟踪模块将所述第一作业标签检测以及所述初始图像文件存储至所述通信文件夹中后，便可以开始循环判断所述通信文件夹中是否存在所述检测模块存储的检测结果，并在判断存在检测结果时对检测结果进行读取。在所述跟踪模块判断存在第一检测结果时，读取所述第一检测结果中所述跟踪目标的坐标信息，并根据坐标信息开始跟踪。在本公开的其他本示例实施方式中，参考图2所示，在所述跟踪模块根据位置信息开始跟踪目标后，跟踪模块可以生成一用于标识进入跟踪状态的第三作业标签，例如【0.0.0】或【s.0.0】等，并将该第三作业标签发送至所述通信文件夹中以便于所述跟踪模块读取所述第三作业标签。举例来说，在进行目标跟踪时，可以通过例如：均值漂移算法、连续自适应均值漂移算法、粒子滤波算法、跟踪学习检测算法、最大相关匹配算法或相似度度量算法等经典算法对跟踪目标进行跟踪。本公开对此不作特殊限定。此外，在本公开的其他示例性实施方式中，上述步骤s2还可以包括：步骤s21，所述检测模块检测所述图像文件是否存在跟踪目标；步骤s222，在检测所述图像文件中不存在所述跟踪目标时，生成一包含不存在跟踪目标信息的第二检测结果；步骤s223，将所述第二检测结果存储至所述通信文件夹。本示例实施方式中，参考图2所示，当检测模块检测所述初始图像文件中不存在跟踪目标，即未检测到无人机目标时，便可以生成一区别上述第一检测结果的第二检测结果，并将该检测结果存储在所述通信文件夹中供所述跟踪模块读取。举例来说，上述的第一检测结果及第二检测结果可以分别使用数字的组合来表示，并包含一用于区别检测结果的类别标签。例如第一检测结果可以表示为【1.x.y】，其中“1”可以作为标识位，用于标识为检测到跟踪目标，“x.y”可以表示跟踪目标的详细坐标。或者也可以使用“x.y.z”的方式来表示所述跟踪目标的坐标信息。第二检测结果可以表示为【2.0.0】，其中“2”可以用于作为标识位，用于标识为未检测到跟踪目标。通过设置检测结果的标识位，便于跟踪模块对检测结果的读取。在本公开的其他示例性实施方式中，也可以利用字母与数字的结果来表示检测结果。例如第一检测结果为【y.x.y】，其中“y”作为标识位，表示为检测到跟踪目标，“x.y”表示具体的坐标信息；第二检测结果为【n.0.0】，其中“n”作为标识位，表示为未检测到跟踪目标。本公开对检测结果的表现形式不做特殊限定。在跟踪目标读取通信文件夹中的各检测结果信息时，也可以首先读取第一位的标示位信息。基于上述内容，上述的步骤s3还可以包括以下步骤：步骤s321，判断所述通信文件夹中是否存在所述第二检测结果；步骤s322，在判断存在所述第二检测结果时，读取所述第二检测结果，并获取所述图像文件的下一帧图像文件；步骤s323，将所述图像文件的下一帧图像文件以及一第一作业标签存储至所述通信文件夹以便于所述检测模块根据所述第一作业标签对所述下一帧图像进行检测；步骤s324，重复步骤s1～s3至检测到一帧图像文件中存在所述跟踪目标。在本示例实施方式中，跟踪模块循环判断和读取所述通信文件中的检测结果，在检测到第二检测结果并读取标识位后判断所述初始图像文件中不存在跟踪目标时，选取所述视频流中初始图像的下一帧图像生成图像文件，同时再次生成一第一作业标签，并将该帧图像文件及第一作业标签发送至通信文件夹以便于检测模块对其进行读取及对该帧图像文件进行检测。再次执行步骤s1-s3，依次检测视频流中的每一帧图像，直至检测到视频流中的一帧图像中存在跟踪目标，则根据检测到的坐标信息开始跟踪目标。在本公开的其他示例中，也可以为所述检测模块设置一提醒信息，即当检测模块连续n帧图像文件未检测到跟踪目标时，生成一第四检测结果，并将该第四检测结果存储至所述通信文件夹中，以提醒所述跟踪模块对于接受的初始视频流中可能并不存在跟踪目标。通过上述步骤可以实现对每一帧图像进行跟踪目标的检测，进而实现复杂背景下对跟踪目标的准确判断，从而实现对目标的主动式跟踪，并且从一定程度上可以解决当雷达受到电子干扰后无法检测到目标位置信息并提供给跟踪设备的情况。基于上述内容，在本示例实施方式中，上述的实时判断跟踪状态可以包括：步骤s411，判断所述跟踪目标的当前跟踪状态；步骤s412，在判断所述跟踪状态为丢失时，获取当前时刻的图像文件；步骤s413，将所述当前时刻的图像文件以及一第一作业标签存储至一通信文件夹以便于所述检测模块根据所述第一作业标签检测所述当前时刻的图像文件中。在成功开始跟踪后，跟踪模块可以对跟踪状态进行实时判断。参考图5、图7所示，在跟踪过程中在第166帧、第798帧图像中丢失跟踪目标。在判断为跟踪丢失时，跟踪模块可以截取当前时刻的帧图像并将其存储至所述通信文件夹，同时将一第一作业标签存储至所述通信文件夹。所述检测模块在循环检测通信文件夹并检测到该第一作业标签后，读取上述的当前时刻的帧图像并对其进行检测是否存在跟踪目标。在检测当前时刻的帧图像中存在跟踪目标时生成第一检测结果时，将该第一检测结果存储在所述通信文件夹中，以使跟踪模块读取该第一检测结果并对跟踪目标继续跟踪。如图6所示，跟踪丢失后在第167帧图像中再次检测到跟踪目标。即在判断跟踪丢失时，跟踪模块通过生成一第一作业标签循环执行步骤s1～s3。此外，在本公开的其他示例性实施方式中，上述的实时判断跟踪状态还可以包括：在所述检测模块检测所述当前时刻的帧图像文件中不存在所述跟踪目标时，如图5所示，在第166帧中丢失跟踪目标且未检测到跟踪目标。此时可以生成一包含不存在跟踪目标信息的第二检测结果并存储至所述通信文件夹。跟踪模块在读取该第二检测后再次生结果成一第一作业标签，并获取连续的下一帧图像文件一并存储至通信文件夹，以便于所述检测模块再次根据第一作业标签检测下一帧的图像文件。重复以上步骤至所述检测模块检测到一帧图像文件中存在所述跟踪目标。在跟踪过程中，可以通过例如归一化相关匹配算法等方式对跟踪状态进行判断。通过在跟踪成功后对跟踪状态进行实时的判断，并在判断跟踪丢失时及时获取当前帧图像并对其检测，在检测不存在跟踪目标时可以对连续的多帧图像进行检测，直至检测到一帧图像中存在所述跟踪目标并将位置信息发送至跟踪模块，使跟踪模块根据位置信息继续跟踪，实现对目标的“跟踪丢失-启动检测模块重新检测-跟踪”的循环操作。从而实现了对目标的持续、稳定跟踪，进而解决雷达受到电子干扰后无法检测到目标位置信息的情况，实现更加智能的跟踪。基于以上内容，在本示例性实施例中，参考图3所示，所述智能跟踪方法还包括：步骤s51，判断是否接收到一结束指令；步骤s52，在判断接收到一结束指令时，生成一第二作业标签并存储至一通信文件夹以便于所述检测模块在获取所述第二作业标签后结束操作。参考图2所示，在跟踪模块接收到一跟踪结束的指令时，可以向通信文件夹中存储一第而作业标签，例如【4.0.0】或【o.0.0】。检测模块在读取到该第而作业标签后，则停止对通信文件夹的检测。若跟踪模块未收到结束指令，则持续执行以上各步骤。上述的通信文件夹中，各指令信息可以包括：一通信文件，以及一个或两个图像文件。通信文件中可以包括上述的各指令信息或坐标信息例如【1.x.y】、【2.0.0】、【3.0.0】、【0.0.0】或【4.0.0】中的任一项；图像文件可以是目标图像文件及目标区域图像文件中的一个或两个。工作时，每次读取或者写入一行数据到通信文件，或写入一行数据到通信文件以及一个或两个图像文件。写入时可以覆盖原始数据，使得通信文件夹中始终只包含一条信息，便于各模块读取。为了进一步验证本公开所提供方法对于低空目标智能检测和跟踪的准确性，以下实施例以一段无人机视频进行实验验证。如图2中所示，为跟踪视频的第一帧画面。此时跟踪模块首先发送一第一作业标签enterdetection:[300]以便于检测模块读取，并保存当前初始帧图像。当检测模块读取到第一作业标签的第一个标志位为3时，对保存的当前初始帧图像进行检测。如图3所示，检测模块检测到了无人机目标，向通信文件中写入坐标信息[1482124]，并在显示终端输出senddetectionstatus:[1482124]，其中标志位1代表检测到了目标，且无人机的中心点坐标位置为[482124]。如图4中所示，本次跟踪视频的第26～31帧跟踪模块处于稳定跟踪，输出稳定跟踪状态stabletracking:[000]。如图5所示，视频的第165帧目标跟踪丢失(trackinglost)，跟踪模块再次发送第一作业标签enterdetection:[300]，并保存当前帧图像，但检测模块并未检测到当前帧存在目标，发送第二检测结果senddetectionstatus:[200]。如图6所示，检测模块在第166帧图像中检测到了无人机目标，发送第一检测结果senddetectionstatus:[1405195]。如图7所示，无人机在跟踪过程中第798帧突然跟踪丢失，没有受到任何遮挡，此时跟踪模块再次发送第一作业标签enterdetection:[300]，保存当前帧图像。当检测模块读取到本次第一作业标签后对保存的当前帧进行了检测。如图8所示，检测模块检测到了无人机目标，发送第一检测结果senddetectionstatus:[1409125]，跟踪模块继续跟踪。如图9所示，本次视频跟踪到第1378帧时由于路灯杆遮挡导致跟踪丢失，跟踪模块再次发送第一检测标签enterdetection:[300]，保存当前帧图像。当检测模块读取到第一检测标签后对保存的当前帧图像进行了检测。如图10所示，检测模块检测到了无人机目标，发送第一检测结果senddetectionstatus:[19091]，跟踪模块再次处于稳定跟踪状态。当跟踪任务结束时由人工发送跟踪任务结束指令，跟踪模块判断视频是否结束，若结束则向通信文件夹写入结束指令[400]，检测模块读取指令后停止检测任务。通过以上实施例可以看出，本公开提供的跟踪方法可以在跟踪丢失后，主动检测以实现持续、稳定的跟踪，在低空复杂背景下具有良好的跟踪效果。本公开提供的应用于低空目标的智能检测跟踪方法，通过设置检测模块和跟踪模块同时启动、独立工作以及分别循环读取通信文件夹进行协调工作，使得在工作时相互不冲突，从而提供了一个较为完整的通信机制使得检测模块和跟踪模块高效结合。在跟踪过程中，通过对跟踪状态进行持续的判断，并在判断到跟踪丢失时进行及时的重新重新获取图像文件并检测和获取位置信息，从而保证目标持续稳定的跟踪，并且可以有效的解决当雷达受到电子干扰后无法检测到目标位置的情况。需要注意的是，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。进一步的，参考图11所示，本示例的实施方式中还提供一种低空目标智能跟踪系统2，包括：检测模块21、跟踪模块22以及一通信文件夹23。其中：所述检测模块21可以用于根据一跟踪模块生成的一第一作业标签检测一图像文件中是否存在跟踪目标，并在检测存在所述跟踪目标时生成一包含所述跟踪目标位置信息的检测结果。所述跟踪模块22可以用于生成所述图像文件及第一作业标签，以及根据所述检测结果跟踪目标并实时判断跟踪状态。所述通信文件夹23可以用于用于存储所述图像文件、所述作业标签以及所述检测结果。上述的低空目标智能跟踪系统中各模块的具体细节已经在对应的主动式智能跟踪方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。所属
技术领域：
：的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。下面参照图12来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图12显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图12所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元610、上述至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640。其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图1中所示的步骤s1：生成一图像文件以及一第一作业标签，以便于一检测模块获取所述图像文件以及第一作业标签；步骤s2：所述检测模块根据获取的所述第一作业标签检测所述图像文件中是否存在跟踪目标，并在检测存在所述跟踪目标时生成一包含所述跟踪目标位置信息的第一检测结果；步骤s3：获取所述检测模块生成的所述第一检测结果，根据所述位置信息跟踪目标并实时判断跟踪状态。存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)6203。存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器660通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。参考图13所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本
技术领域：
：中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。当前第1页12当前第1页12