[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

本發明公開了一種人員身份識別方法、裝置、設備及可讀存儲介質，該方法包括：獲取監控視頻；對監控視頻的圖像幀進行人員檢測，并確定出待識別人員；從監控視頻中提取待識別人員的區域特征；對區域特征進行配準和時序建模，得到外觀動作特征；利用外觀動作特征，識別待識別人員的身份信息。該方法基于人員外觀動作特征來實現人員身份識別，即可不再受限于是否存在便于識別的人臉面部，能夠適應更多人員識別場景的需求。

技術領域

本發明涉及監控技術領域，特別是涉及一種人員身份識別方法、裝置、設備及可讀存儲介質。

背景技術

在智能視頻監控系統中，可以使用先進的計算機視覺技術和人工智能技術，讓計算機模仿人類的視覺認知原理，對監控視頻中的圖像進行目標物檢測。這種智能視頻監控系統在交通管制應用中，對監控視頻中的違規車輛進行檢測，能夠有效降低執法人員的工作量。

目前，智能視頻監控系統中，大多數是基于人臉面部識別進行分析和處理的。但是，當人臉面部有遮擋物時(如佩戴口罩、面紗)，便無法有效對人臉面部進行識別，從而無法對監控視頻中的人物進行檢測和跟蹤。

綜上所述，如何有效地解決識別監控視頻中人員身份等問題，是目前本領域技術人員急需解決的技術問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種人員身份識別方法、裝置、設備及可讀存儲介質，通過提取待識別人員的區域特征，并對所述區域特征進行配準和時序建模，得到外觀動作特征，最終基于所述外觀動作特征識別所述待識別人員的身份信息，能夠基于待識別人員的外觀行為特征實現人員身份識別。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：

一種人員身份識別方法，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。

優選地，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。

優選地，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。

優選地，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。

優選地，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：