[發明專利]基于多攝像頭視頻圖像的行人再識別路徑生成方法

有效

• 申請號: 201911240131.6
• 申請日: 2019-12-06
• 公開（公告）號: CN111159475B
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發明（設計）人: 謝曉華;張鑫;賴劍煌
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06F16/783
• 分類號: G06F16/783;G06V40/10;G06V10/764;G06T7/246
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 劉巧霞

本發明公開了一種基于多攝像頭視頻圖像的行人再識別路徑生成方法，該方法使用多目標跟蹤算法作為單攝像頭關聯方法，實現單攝像頭條件下的同一個人的路徑生成，再將多攝像頭下的單個人的路徑集合通過他們出現的時間和預先設置好的路徑時間參數進行比較，得到有向圖，再利用深度優先搜索算法得到目標最有可能的跨攝像頭路徑。本發明方法拓展性強，人機交互更加自然，且實用性更高。

技術領域

本發明涉及視頻監控研究領域，特別涉及一種基于多攝像頭視頻圖像的行人再識別路徑生成方法。

背景技術

近年來，行人跨域追蹤一直是學界研究的熱點方向，雖然當前單圖像的成對攝像頭之間的行人跨域追蹤得到了極大的發展，但是離實際應用還有一些未解決的問題，主要體現在：

當前行人關聯跟蹤系統主要基于單張圖片，由成對攝像頭實現，這些系統往往通過采樣的方法從視頻幀中提取行人范圍框，再提取該行人的特征，再通過求取距離排序的方式，然后得到候選目標的方式，這種方式對于人的使用而言非常不友好，存在著大量的同一人的重復圖片。之所以出現這一問題，是由于行人框采樣后僅僅作為單一圖片存在數據庫中，沒有進行前后幀的關聯，導致前后幀的同一人的相似圖片作為結果同時作為輸出返回給了用戶。現有方法無法在沒有實際標注數據條件下做到時間關聯，也無法針對得到的結果用時空關聯得到可行的路徑。另外，當前大部分系統使用的攝像頭數量過少，或者在大社區范圍下無法將得到的結果快速應用到實際事務中，實用性較低。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供一種基于多攝像頭視頻圖像的行人再識別路徑生成方法，該方法拓展性強，人機交互更加自然，且實用性更高。

本發明的目的通過以下的技術方案實現：基于多攝像頭視頻圖像的行人再識別路徑生成方法，包括步驟：

S1、對輸入的多個攝像頭的視頻圖像進行行人檢測；

S2、對單個攝像頭檢測到的行人圖像進行前后幀的關聯，將每一個行人表示為一段路徑，同時提取檢測到的行人圖像的特征；

S3、提取待檢索圖像的特征，將其與每個攝像頭關聯得到的路徑中的行人特征進行比較，篩選出和待檢索圖像特征距離小于預設閾值的路徑，以及與待檢索圖像特征距離最近的N個路徑，上述所有路徑作為該攝像頭下的候選路徑；

S4、對全部攝像頭下的候選路徑進行關聯，首先將全部攝像頭下的候選路徑組成一個節點集合，也作為有向圖G的節點，有向圖G的邊的權重的計算方法是：

計算兩個節點最后更新的時間的差值，取其絕對值；

預設兩個節點之間的時間差值；所述時間差值可根據兩個節點之間可能相差的步行時間差來確定；

若所述絕對值與所述時間差值之差的絕對值小于預設閾值，則保留這兩個節點之間的邊，同時將絕對值與時間差值之差的絕對值作為該邊的權重，邊的方向由先出現的節點指向后出現的節點；

S5、針對建立的有向圖搜索所有可能的路徑，計算每條路徑的優先級，優先級計算方法是取路徑中所有邊的權重之和除以邊的總數；

S6、按照路徑的優先級從大到小排序，輸出結果路徑。

優選的，所述步驟S1中，使用RFBNet深度網絡目標檢測器對輸入的視頻圖像進行行人檢測，目標檢測器的輸入為輸入的圖像，輸出為該圖像中行人的邊界框。

優選的，所述步驟S2中，對單個攝像頭檢測到的行人圖像進行前后幀的關聯，方法是：