[發明專利]一種人員身份識別方法、裝置、設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202011584445.0
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112668475B
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發明（設計）人: 余瀚;章勇;楊庚;曹李軍;曹梓銘
• 申請（專利權）人: 蘇州科達科技股份有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 劉志紅

1.一種人員身份識別方法，其特征在于，包括：

獲取監控視頻；

對所述監控視頻的圖像幀進行人員檢測，并確定出待識別人員；

從所述監控視頻中提取所述待識別人員的區域特征；

對所述區域特征進行配準和時序建模，得到外觀動作特征；

利用所述外觀動作特征，識別所述待識別人員的身份信息；

所述對所述區域特征進行配準和時序建模，得到外觀動作特征，包括：

將所述監控視頻中與所述區域特征對應的特征圖確定為中心幀；

計算所述中心幀與所述監控視頻中對應的近鄰幀之間交叉像素的余弦相似性；

利用所述余弦相似性，定位所述中心幀中每一個點在對應近鄰幀中的位置，以進行配準；

按照時序對配準后的特征進行建模，得到所述外觀動作特征。

2.根據權利要求1所述的人員身份識別方法，其特征在于，所述對所述監控視頻的圖像幀進行人員檢測，并確定出待識別人員，包括：

利用車輛分類檢測模型，對所述圖像幀進行車輛檢測；

在檢測到騎行類車輛的情況下，檢測所述騎行類車輛對應的騎行人員是否佩戴頭盔；

如果否，則將所述騎行人員確定為所述待識別人員。

3.根據權利要求2所述的人員身份識別方法，其特征在于，訓練所述車輛分類檢測模型的過程，包括：

獲取車輛樣本圖像；

利用Yolo-V4檢測系統提取所述車輛樣本圖像的淺層特征，并利用特征增強模塊對所述淺層特征進行增強，將增強后的特征圖輸入到卷積神經網絡中，得到所述車輛分類模型；

其中，所述Yolo-V4檢測系統包括：Mask Yolo-V4，關鍵點掩膜、人掩膜、殘差網絡、特征向量、Hadmard乘積、級聯和損失函數。

4.根據權利要求2所述的人員身份識別方法，其特征在于，所述檢測所述騎行類車輛對應的騎行人員是否佩戴頭盔，包括：

利用注意力機制，定位所述騎行人員的頭部區域；

利用頭盔識別模型，檢測所述頭部區域是否有頭盔；

如果是，則確定所述騎行人員已佩戴頭盔；

如果否，則確定所述騎行人員未佩戴頭盔。

5.根據權利要求1所述的人員身份識別方法，其特征在于，所述從所述監控視頻中提取所述待識別人員的區域特征，包括：

從所述監控視頻中提取所述待識別人員的掩碼覆蓋圖像；

利用所述掩碼覆蓋圖像，從所述監控視頻內對應原圖中提取人員圖像，并生成人員關鍵點掩碼；

利用所述人員關鍵點掩碼，對所述人員圖像進行分割，得到局部區域圖；

對所述局部區域圖進行特征提取，得到所述區域特征。

6.根據權利要求5所述的人員身份識別方法，其特征在于，所述局部區域圖包括：頭部區域圖、上半身區域圖和下半身區域圖，所述區域特征包括：頭部特征、上半身特征和下半身特征；利用所述人員關鍵點掩碼，對所述人員圖像進行分割，得到局部區域圖，包括：

對左右相鄰的所述人員關鍵點掩碼進行連接，以將所述人員圖像分割為所述頭部區域圖、所述上半身區域圖和所述下半身區域圖；

相應地，所述對所述局部區域圖進行特征提取，得到所述區域特征，包括：

分別對所述頭部區域圖、所述上半身區域圖和所述下半身區域圖進行特征提取，得到所述頭部特征、所述上半身特征和所述下半身特征。