(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 202210951188.2 (22)申请日 2022.08.09 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115018886 A (43)申请公布日 2022.09.06 (73)专利权人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 蔡德　 (74)专利代理 机构 北京三高永信知识产权代理 有限责任公司 1 1138 专利代理师 祝亚男 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 20/69(2022.01) (56)对比文件 CN 112785630 A,2021.0 5.11 CN 109190 635 A,2019.01.1 1 CN 103617634 A,2014.0 3.05 CN 106846296 A,2017.0 6.13 US 20143 34668 A1,2014.1 1.13 杨利 等.基 于特征提取量 化分析的体 外活 细胞追踪算法研究. 《中国医学物理学杂志》 .2018,第3 5卷(第9期),第1080 -1086页. Roger A. Braker et al.Fast Setpo int Tracking of an A tomic Force Microscope X- Y Stage via Optimal Trajectory Track ing. 《2017 American Co ntrol Conference》 .2017, 第2875-2881页. 审查员 李富贵 (54)发明名称 运动轨迹识别方法、 装置、 设备及 介质 (57)摘要 本申请公开了一种运动轨迹识别方法、 装 置、 设备及介质， 涉及人工智能领域， 该方法包 括： 对多个显微图像帧进行目标对象检测， 得到 多个显微图像帧分别对应的目标检测结果； 针对 第i个显微图像帧中目标对象对应的第一目标检 测框和第i+1个显微图像帧中目标对象对应的第 二目标检测框， 基于第一目标检测框中目标对象 和第二目标检测框中目标对象之间的表现特征 差异， 对第一目标检测框和第二目标检测框进行 跳变识别， 得到跳变识别结果； 基于跳变识别结 果， 得到目标对象在第i个显微图像帧和第i+1个 显微图像帧之间的运动轨迹段， 生成目标对象在 多个显微图像帧中的运动轨迹识别结果。 提高了 对目标存在跳变现象时产生的运动轨迹的识别 准确度。 权利要求书3页 说明书19页 附图7页 CN 115018886 B 2022.11.08 CN 115018886 B 1.一种运动轨 迹识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取多个显微图像帧， 所述多个显微图像帧是通过图像采集设备连续采集得到的显微 图像帧， 所述显微图像帧中包括多个待 进行轨迹识别的目标对象； 对所述多个显微图像帧进行目标对象检测， 得到所述多个显微图像帧分别对应的目标 检测结果， 所述目标检测结果中包括在所述显微图像 帧中的目标检测框， 所述目标检测框 用于对所述显微图像帧中的所述目标对象进行独立框 选； 提取第i个显微图像帧中目标对象对应的第一目标检测框对应的第一图像特征表示， 以及提取第i+1个显微图像帧中目标对象对应的第二目标检测框对应的第二图像特征表 示， 所述第一图像特征表示用于指示所述第一 目标检测框在第i个显微图像 帧中的位置特 征， 所述第二图像特征表示用于指示所述第二目标检测框在第i+1个显微图像 帧中的位置 特征， i为正整数； 获取所述第一图像特 征表示和所述第二图像特 征表示之间的位置 差异特征表示； 将所述位置差异特征表示与 预设的跳变类型库进行匹配， 得到与所述位置差异特征表 示对应的跳变类型作为跳变识别结果， 所述跳变识别结果用于指示所述第一目标检测框中 目标对象跳变为所述第二目标检测框中目标对象的概 率； 基于所述跳变识别结果， 得到所述目标对象在第i个显微图像帧和第 i+1个显微图像帧 之间的运动轨 迹段， 生成所述目标对象在所述多个显微图像帧中的运动轨 迹识别结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第 一图像特征表示还用于指示所述第 一目标检测框中的目标对象的形态特征， 所述第二图像特征表示还用于指示所述第二目标 检测框中的目标对象的形态特 征； 所述方法还 包括： 对所述第一图像特征表示和所述第 二图像特征表示进行相似度分析， 得到所述第 一图 像特征表示和所述第二图像特征表示之 间的相似度分析结果， 所述相似度分析结果用于表 示所述第一目标检测框中的目标对象与所述第二目标检测框中的目标对象的形态相似度； 基于所述第一图像特征表示和所述第二图像特征表示之间的相似度分析结果确定所 述跳变识别结果。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述位置差异特征表示与 预设的跳 变类型库进行匹配， 得到与所述位置差异特征表示对应的跳变类型作为跳变识别结果， 包 括： 将所述位置差异特征表示与所述跳变 类型库进行匹配； 响应于所述跳变类型库中存在目标跳变类型与所述位置差异特征表示的匹配程度符 合匹配度要求， 将所述 目标跳变类型作为与所述位置差异特征表示对应的跳变类型， 得到 与所述位置差异特征表示对应的跳变 类型作为所述跳变识别结果。 4.根据权利要求1至3任一所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述跳变识别结果， 得到 所述目标对象在第i个显微图像帧和第i+1个显微图像帧之间的运动轨 迹段之前， 还 包括： 基于第i个显微图像帧和第i+1个显微 图像帧之间的目标检测框的位置关系， 对第i个 显微图像 帧和第i+1个显微图像帧之间符合邻近匹配关系的目标检测框进行匹配， 得到位 置匹配结果； 所述基于所述跳变识别结果， 得到所述目标对象在第i个显微图像帧和第 i+1个显微图权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115018886 B 2像帧之间的运动轨 迹段， 包括： 基于所述位置匹配结果和所述跳变识别结果得到所述目标对象在第 i个显微图像帧和 第i+1个显微图像帧之间的运动轨 迹段。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于第 i个显微图像帧和第i+1个显微 图像帧之间的目标检测框的位置 关系， 对第i个显微图像帧和第i+1个显微图像帧之间符合 邻近匹配关系的目标检测框进行匹配， 得到位置匹配结果， 包括： 对第i个显微图像帧和第i+1个显微图像帧进行配准； 响应于存在第 一目标检测框和第 二目标检测框在配准后的距离小于距离阈值， 将小于 所述距离阈值的第一目标检测框和第二目标检测框进行匹配， 得到所述 位置匹配结果。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述响应于存在第 一目标检测框和第 二目 标检测框在配准后的距离小于距离阈值， 将小于所述距离阈值的第一目标检测框和第二目 标检测框进行匹配， 得到所述 位置匹配结果， 包括： 响应于存在第一目标检测框的第一中心点与第二目标检测框的第二中心点在配准后 的距离小于所述距离阈值， 将小于所述距离阈值的第一目标检测框和 第二目标检测框进 行 匹配， 得到所述 位置匹配结果； 或者， 响应于存在第一目标检测框的第一指定边缘与第二目标检测框的第二指定边缘在配 准后的距离小于所述距离阈值， 将小于所述距离阈值的第一目标检测框和 第二目标检测框 进行匹配， 得到所述 位置匹配结果。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述响应于存在第 一目标检测框和第 二目 标检测框在配准后的距离小于距离阈值， 将小于所述距离阈值的第一目标检测框和第二目 标检测框进行匹配， 包括： 响应于存在多个第二目标检测框在配准后与第一目标检测框的距离小于所述距离阈 值， 将距离最小的第二目标检测框与第一目标检测框匹配。 8.根据权利要求1至3任一所述的方法， 其特征在于， 所述对所述多个显微图像帧进行 目标对象检测， 得到所述多个显微图像帧分别对应的目标检测结果， 包括： 对所述多个显微图像帧进行目标对象检测， 得到所述多个显微图像帧分别对应的预测 目标检测结果， 所述预测目标检测结果中包括在所述显微图像帧中的预测目标检测框； 对所述多个显微图像帧分别对应的预测目标检测结果进行重叠检测， 得到所述多个显 微图像帧分别对应的重叠目标检测结果， 所述重叠目标检测结果中包括对 所述显微图像帧 中重叠的预测目标检测框进行重新框 选后的检测框； 基于所述多个显微图像帧分别对应的重叠目标检测结果， 得到所述多个显微图像帧分 别对应的目标检测结果。 9.一种运动轨 迹识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取多个显微图像帧， 所述多个显微图像帧是通过图像采集设备连续 采集得到的显微图像帧， 所述显微图像帧中包括多个待 进行轨迹识别的目标对象； 检测模块， 用于对所述多个显微图像帧进行目标对象检测， 得到所述多个显微图像帧 分别对应的目标检测结果， 所述 目标检测结果中包括在所述显微图像 帧中的目标检测框， 所述目标检测框用于对所述显微图像帧中的所述目标对象进行独立框 选； 跳变识别模块， 用于提取第i个显微图像帧中目标对象对应的第一目标检测框对应的权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 11501888