[发明专利]一种图像归档方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像归档方法，其特征在于，所述方法包括：

获取监控对象的图像集合，所述图像集合包括监控对象的多个抓拍图像；

确定每个抓拍图像对应的特征参数值，并基于所有抓拍图像对应的特征参数值确定特征集合，所述特征集合包括不重复的特征参数值；

从所述特征集合中选取特征参数值作为目标特征参数值，并从所述图像集合中选取与所述目标特征参数值匹配的目标抓拍图像；

若目标对象的所有封面图像中存在与所述目标特征参数值匹配的目标封面图像，则确定所述目标抓拍图像与所述目标封面图像的相似度；

若所述目标抓拍图像与所述目标封面图像的相似度大于相似度阈值，则将所述监控对象的抓拍图像归档为所述目标对象的抓拍图像；

其中，所述从所述特征集合中选取特征参数值作为目标特征参数值，包括：按照特征参数值的重要程度对所述特征集合中的所有特征参数值进行排序；基于排序结果，从所述特征集合中遍历一个特征参数值作为所述目标特征参数值；

所述从所述特征集合中选取特征参数值作为目标特征参数值之后，所述方法还包括：若所述目标对象的所有封面图像中不存在与所述目标特征参数值匹配的目标封面图像，则返回执行基于排序结果，从所述特征集合中遍历一个特征参数值作为所述目标特征参数值的操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述特征参数值包括目标人体朝向值，所述确定每个抓拍图像对应的特征参数值，包括：

针对每个抓拍图像，将所述抓拍图像输入给已训练的人体朝向模型，由人体朝向模型输出与所述抓拍图像对应的第一人体朝向值，及所述第一人体朝向值的置信度；其中，所述人体朝向模型是用于预测人体朝向值的机器学习模型；

若所述第一人体朝向值的置信度大于预设第一置信度阈值，则将所述第一人体朝向值确定为所述抓拍图像对应的目标人体朝向值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述确定每个抓拍图像对应的特征参数值，还包括：

若所述第一人体朝向值的置信度不大于预设第一置信度阈值，且所述第一人体朝向值与历史图像对应的目标人体朝向值相同，则将所述第一人体朝向值确定为所述抓拍图像对应的目标人体朝向值；其中，所述历史图像是所述图像集合中与所述抓拍图像相邻的、且已经确定出目标人体朝向值的抓拍图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述确定每个抓拍图像对应的特征参数值，还包括：

若所述第一人体朝向值的置信度不大于预设第一置信度阈值，且所述第一人体朝向值与历史图像对应的目标人体朝向值不同，则获取所述监控对象的人体运动轨迹，并基于所述人体运动轨迹确定所述监控对象的运动方向；

基于所述运动方向确定与所述抓拍图像对应的第二人体朝向值；

将所述第二人体朝向值确定为所述抓拍图像对应的目标人体朝向值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述特征参数值包括目标人体姿态值，所述确定每个抓拍图像对应的特征参数值，包括：

针对每个抓拍图像，将所述抓拍图像输入给已训练的人体姿态模型，由人体姿态模型输出与所述抓拍图像对应的第一人体姿态值，及所述第一人体姿态值的置信度；其中，所述人体姿态模型是用于预测人体姿态值的机器学习模型；

若所述第一人体姿态值的置信度大于预设第二置信度阈值，则将所述第一人体姿态值确定为所述抓拍图像对应的目标人体姿态值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述确定每个抓拍图像对应的特征参数值，还包括：

若所述第一人体姿态值的置信度不大于预设第二置信度阈值，则从所述抓拍图像中获取所述监控对象的检测框，并基于所述检测框的长度与所述检测框的宽度的比例，确定与所述抓拍图像对应的第二人体姿态值；

将所述第二人体姿态值确定为所述抓拍图像对应的目标人体姿态值。