[发明专利]行人轨迹生成方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，公开了一种行人轨迹生成方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对监控视频进行分帧，得到第一图像帧，并进行人脸识别，得到人脸图像；通过人脸图像质量评估模型进行图像质量评估，得到人脸图像的清晰度类型，若为清晰，则将人脸图像与行人图像进行相似度比较，从所有第一图像帧中筛选第二图像帧；若为模糊，则对第一图像帧和行人图像进行行人再识别处理，从所有第一图像帧中筛选第三图像帧；根据将第二图像帧与第三图像帧确定的行人生成对应的行为轨迹。本方法通过人脸识别结合行人再识别对监控视频中的行人做到精准识别，避免生成的行人轨迹丢失行人，此外，本发明还涉及区块链技术，监控视频可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种行人轨迹生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着城市化步伐的加快，导致城市人口密度与日俱增，为了保证人民群众的生命财产安全，越来越多的监控摄像头布置在了众多公共场合。面对每天海量的视频数据，如果仅靠人工筛选、查找的方法去检索目标人物，这将会极其花费人力，物力和时间，并且该方法的识别率也不是很高。

现有的对视频数据进行目标人物的搜索并生成轨迹多是使用人脸识别技术，但是，基于人脸识别进行目标人物的搜索和轨迹生成的前提是能够采集到清晰的人脸图像，方可通过人脸识别去实现人脸信息的提取以及人物身份的验证；然而对于某些场景中，很难去捕获人的正脸，例如现在很多人都有低头玩手机的习惯，或者因为帽子遮住了脸部，又或者一些犯罪嫌疑人肯定会想方设法去躲避摄像，因此监控摄像头无法得到其清晰的脸部图像，这就导致了丢失目标人物行径的可能。

发明内容

本发明的主要目的在于解决现有的人脸识别技术无清晰人脸图像导致生成的行人轨迹丢失目标人物的技术问题。本发明第一方面提供了一种行人轨迹生成方法，包括：

获取输入的待识别行人的行人图像和监控视频集；将所述监控视频集中的监控视频进行分帧处理，得到所述监控视频的第一图像帧集合；对所述第一图像帧集合中的第一图像帧进行人脸识别处理，得到所述第一图像帧中的人脸图像；通过预设的人脸图像质量评估模型对所述第一图像帧的人脸图像进行人脸图像质量评估，得到所述人脸图像对应的清晰度类型，其中，所述清晰度类型包括清晰和模糊；若人脸图像的清晰度类型为清晰，则将所述人脸图像与所述行人图像进行相似度比较，并将相似度大于预设阈值的人脸图像对应的第一图像帧作为第二图像帧；若人脸图像的清晰度类型为模糊，则对所述第一图像帧集合中的第一图像帧和所述行人图像进行行人再识别处理，并将行人再识别处理得到的结果中表示图像相似的第一图像帧作为第三图像帧；对所述第二图像帧或所述第三图像帧中的待识别行人的位置进行定位，得到所述待识别行人在所述第一图像帧中的位置信息；根据所述监控视频集中所述待识别行人在每一个第一图像帧中的位置信息，生成所述待识别行人在所述监控视频集中的行动轨迹。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述对所述第一图像帧集合中的第一图像帧进行人脸识别处理，得到所述第一图像帧中的人脸图像包括：对所述第一图像帧中进行人脸检测，得到所述第一图像帧中的人脸关键点；根据所述人脸关键点描绘人脸矩形框；根据所述人脸矩形框，从所述第一图像帧中截取人脸图像。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述通过预设的人脸图像质量评估模型对所述第一图像帧的人脸图像进行人脸图像质量评估，得到所述人脸图像对应的清晰度类型包括：将所述第一图像帧中的人脸图像输入所述人脸图像质量评估模型中，通过所述人脸图像质量评估模型进行多分支任务评估，得到所述人脸图像的图像质量分值；判断所述图像质量分值是否大于预设分值；若是，则确定所述人脸图像的清晰度类型为清晰；若否，则确定所述人脸图像的清晰度类型为模糊。