[發明專利]人員身份識別方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011067605.4
• 申請日: 2020-10-06
• 公開（公告）號: CN112183412A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 朱曉寧;吳喆峰
• 申請（專利權）人: 精英數智科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京中知君達知識產權代理有限公司 11769
• 代理人: 李辰;黃啟法

1.一種人員身份識別方法，其特征在于，包括：

獲得視頻采集裝置采集的視頻數據；所述視頻數據至少包括多幀圖像；

提取所述多幀圖像中每一幀待檢測圖像所包含人員各自對應的人員運動圖像；

根據預先訓練的時間序列預測模型分別對每一個所述人員運動圖像進行身份預測，得到每一個人員的預測身份信息以及該預測身份信息對應的多個人員身份預測信息值；

分別對每一個人員對應的多個人員身份預測信息值進行匯總，得到每一個人員所對應的人員身份預測信息匯總值；

根據所述預測身份信息、每一個所述人員身份預測信息匯總值與預設匹配度的匹配關系，確定每一個人員的人員身份信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述多幀圖像中每一幀待檢測圖像所包含人員各自對應的人員運動圖像前還包括：

檢測所述多幀圖像中的每一幅圖像是否符合滿足預設要求；所述預設要求用于表征能夠從所述圖像中提取出人員的動作和/或人員的位置；

將滿足預設要求的圖像作為待檢測圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述多幀圖像中每一幀待檢測圖像所包含人員各自對應的人員運動圖像包括：

調用人體圖像分割模型對每一幀待檢測圖像進行人體圖像分割，得到每個人員的人員運動圖像及其對應的人員位置信息；其中，所述人體圖像分割模型為利用基礎數據以及訓練樣本進行訓練的機器學習模型，所述基礎數據為COCO數據集中人像部分的數據，所述訓練樣本為對所述目標區域的視頻數據中包括待識別人員的分割圖像進行標注的圖像樣本。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，還包括：

依據所述每個人員的人員位置信息，確定與每個人員各自對應的多個人員運動圖像；

將每個人員各自對應的多個人員運動圖像劃分到各自所屬的人員類別中；其中，每一個人員對應一個人員類別。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述人員位置信息包括目標框范圍，所述依據所述每個人員的人員位置信息，確定與每個人員各自對應的多個人員運動圖像包括：

確定任意一個人員運動圖像的目標框范圍的中心點坐標為第一坐標；

確定與該人員運動圖像為鄰近圖像幀的第N人員運動圖像的目標框的中心點坐標為第二坐標；

若所述第一坐標與所述第二坐標的差值符合預設變動閾值范圍，則確定所述第一人員運動圖像與所述第N人員運動圖像為同一人員的人員運動圖像。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別對每一個人員對應的多個人員身份預測信息值進行匯總，得到每一個人員所對應的人員身份預測信息匯總值包括:

將任意一個人員對應的多個人員身份預測信息值進行加權平均計算，將加權平均計算結果作為該人員的人員身份預測信息匯總值；

或者，

將任意一個人員對應的多個身份預測信息值中表征人員身份匹配成功的個數與該人員的多個身份預測信息值的數量的比值作為該人員的人員身份預測信息匯總值。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述預測身份信息、每一個所述人員身份預測信息匯總值與預設匹配度的匹配關系，確定每一個人員的人員身份信息包括：

判斷任意一個所述人員身份預測信息匯總值是否符合數據庫中設定的預設匹配度；

若符合所述預設匹配度，則確定該人員的身份信息為所述數據庫中預測身份信息對應的身份信息；

若不符合所述預設匹配度，則確定該人員的身份信息為未知。