[发明专利]跨摄像头行人轨迹处理方法、计算机设备及可读存储介质

说明书

本发明具体涉及跨摄像头行人轨迹处理方法、计算机设备及可读存储介质，在yolov4检测以及行人重识别技术ReID作为人形匹配的基础上，结合计算机设备的内存空间和硬盘空间进行行人轨迹拼接。在进行行人轨迹拼接时，通过对预设映射空间是否存在轨迹进行判断，从而根据不同的判断结果进行对应的行人轨迹的映射和确定，并且在将行人轨迹进行空间映射时，能够确保所映射的行人轨迹互相之间在时间上冲突或者在空间上冲突，这样能够确保待拼接的行人轨迹之间不会存在互相干扰，以确保轨迹拼接的准确性和可信度，进一步地，基于特征相似度进行轨迹拼接，能将行人的多维特征考虑在内，从而完整、准确地确定出全局行人轨迹，避免出现轨迹错乱和轨迹丢失等现象。

技术领域

本发明实施例涉及行人识别技术领域，具体涉及一种跨摄像头行人轨迹处理方法、计算机设备及可读存储介质。

背景技术

行人重识别（Person Re-Identification，ReID）也称为跨镜追踪，是现在计算机视觉研究的热门方向，主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。该技术能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人，与人脸识别结合能够适用于更多新的应用场景，将人工智能的认知水平提高到一个新阶段。举例而言，行人重识别可以应用于智能安防、大型公共场所的智能寻人、以及智能商场的用户轨迹兴趣分析等。然而，相关技术在确定全局行人轨迹时会出现轨迹错乱和轨迹丢失等现象。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种跨摄像头行人轨迹处理方法、计算机设备及可读存储介质，能够完整、准确地确定出全局行人轨迹，避免出现轨迹错乱和轨迹丢失等现象。

本发明实施例提供了一种跨摄像头行人轨迹处理方法，应用于与摄像头通信的计算机设备，所述计算机设备的硬盘空间中存储有待处理行人轨迹，所述待处理行人轨迹是从所述计算机设备的内存空间导入到所述硬盘空间中的，所述内存空间中的行人轨迹是基于所述摄像头上传的图片生成的，所述方法包括：

判断预设映射空间是否为初始化空间；

在所述预设映射空间为所述初始化空间的情况下，将多条第一待处理行人轨迹映射到所述预设映射空间中并作为原始行人轨迹；其中，各所述第一待处理行人轨迹互相之间在时间上冲突或者在空间上冲突；

在所述预设映射空间为非初始化空间的情况下，将多条第二待处理行人轨迹映射到所述预设映射空间中；其中，各所述第二待处理行人轨迹互相之间在时间上冲突或者在空间上冲突，所述非初始化空间中包括有在时间上冲突或者在空间上冲突的多条原始行人轨迹；

针对所述非初始化空间中的每条原始行人轨迹，确定该条原始行人轨迹与每条所述第二待处理行人轨迹之间的特征相似度；根据所述特征相似度确定与该条原始行人轨迹相匹配的目标行人轨迹；其中，所述目标行人轨迹是所述多条第二待处理行人轨迹中，与该条原始行人轨迹之间的特征相似度大于设定相似度且与该条原始行人轨迹在时间上和空间上均不冲突的第二待处理行人轨迹；

将该条原始行人轨迹及其对应的目标行人轨迹进行拼接，得到该条原始行人轨迹对应的全局轨迹。

在一个可选的实施例中，所述方法还包括：

将所述多条第二待处理行人轨迹中的未拼接的目标行人轨迹确定为原始行人轨迹。

在一个可选的实施例中，确定该条原始行人轨迹与每条所述第二待处理行人轨迹之间的特征相似度，包括：

提取该条原始行人轨迹对应的第一全局特征内容以及每条所述第二待处理行人轨迹之间的第二全局特征内容；

基于所述第一全局特征内容以及所述第二全局特征内容，确定该条原始行人轨迹与每条所述第二待处理行人轨迹之间的特征相似度。

在一个可选的实施例中，提取该条原始行人轨迹对应的第一全局特征内容，包括：