[发明专利]一种基于时空数据融合的行人再识别方法

摘要

本发明公开了一种基于时空数据融合的行人再识别方法，涉及模式识别技术领域，技术方案为，构建神经网络模型；提取摄像头拍摄行人图片拍摄的时间信息；然后对该图片进行深度学习获得其中行人的特征；在判断出相似的行人之后根据两张图片的摄像头信息得出两个摄像头的距离，根据该两图片的时间差信息，结合摄像头的距离得到该行人在这段时间内的大致速度作为行人的一个标签；基于该行人的本身的特征以及与该行人速度相近的图片进行联系，最终得到该行人在某段时间内的某个区域中的行动轨迹图进而寻找该行人。本发明通过时间间隔得到的行人速度以及在空间中的有限移动性来界定行人。并且在识别的过程中通过摄像头的位置获得该行人的大致行动路线。

主权项

1.一种基于时空数据融合的行人再识别方法，其特征在于，包括：/nS1、通过摄像头进行行人图像采集，并保存采集到的图像，在保存图片时，设置图片命名格式为摄像头编号及时间组合，作为这个摄像头拍摄到的图片的特征；/nS2、构建深度学习神经网络模型；/nS3、将S1保存的图片通过行人检测的网络获取其中行人的部分，通过深度学习训练使网络学习能够得到行人图片的特征值，并添加这个行人图像的时空信息；/nS4、输入待检索的目标行人图像，将起始寻找目标行人的摄像头定义为摄像头A，通过摄像头A进行目标行人图片采集，在摄像头A周围的A相邻摄像头图片库中进行检索，检索范围为基于深度学习得到目标行人图片的相似行人图片，将检索得到所述相似行人图片的摄像头定义为摄像头B，通过该相似行人图片的时空信息计算出目标行人移动速度；/nS5、将检索范围更新为摄像头B的B相邻摄像头，基于S4中得出的目标行人移动速度、该目标行人图片采集的时间，以及所述摄像头B和各个B相邻摄像头之间的距离，推算出目标行人由摄像头B经过每个B相邻摄像头的时间范围，然后优先检索各个B相邻摄像头中的这个时间范围中采集到的所有行人图片，最后检索得出与目标行人图片对应的相似行人图片，将检索到相似行人图片的摄像头重新更新为新的摄像头B；/nS6、通过S5检索出的相似行人图片，以S5获取的相似行人图片的特征值为标准继续检测，重复步骤S5；/nS7、在无法通过B相邻摄像头识别到与目标行人对应的相似行人图片是，则视为识别结束，最后通过时间顺序排序及通过摄像头的位置推断出该行人的行动路线，并输出该行人的行动路线。/n