[發(fā)明專利]一種基于身體重合度與人體相似性相融合的老師跟蹤方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011608163.X
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112668487B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發(fā)明（設計）人: 王全強;王瀚崢;庫浩華
• 申請（專利權）人: 杭州晨安科技股份有限公司
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/62
• 代理公司: 杭州天欣專利事務所(普通合伙) 33209
• 代理人: 梁斌

1.一種基于身體重合度與人體相似性相融合的老師跟蹤方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟一，使用yolov3神經(jīng)網(wǎng)絡進行人頭框檢測，并將人頭框擴充為人體框，包括如下步驟：

1)首先使用yolov3神經(jīng)網(wǎng)絡進行人頭框檢測，得到人頭框集合H＝{h₁,h₂,...,h_n}，其中人頭框為該人頭框左上角坐標點，為該人頭框右下角坐標點；

2)將人頭框h擴充為人體框b，b＝[x_min,x_max,y_min,y_max]^T,其中x_min,x_max,y_min,y_max計算為：

θ₁,θ₂,θ₃,θ₄代表左上角與右下角坐標點各自的橫縱坐標延伸 距離；進而得到人體框集合B＝{b₁,b₂,...,b_n}；

步驟二，通過人體框重合度與相似度進行人體框跟蹤，包括如下步驟：

1)初步跟蹤，計算兩個人體框面積的交并比IOU，得到人體框重合度fun(r)：

當交并比IOU的值r≥閾值thd時，表示兩個人體框重疊，設fun(r)＝1；當交并比IOU的值r＜閾值thd時，表示兩個人體框不重疊，設fun(r)＝0；

2)提取當前幀所有人體框的Reid特征；

3)計算相似度糾正跟蹤目標：首先根據(jù)步驟一得到當前幀人體框集合，根據(jù)步驟二2)提取當前幀每個人體框的reid特征，然后利用歷史跟蹤目標集合，附加歷史每個跟蹤目標的一系列Reid特征，重復下列步驟對目標進行糾正與跟蹤：

31)將當前幀的所有人體框b,與歷史跟蹤目標中的一個目標依次計算交并比IOU,得到所有人體框b與老師人體框g匹配成功的數(shù)量集合G；

32)當集合G內(nèi)元素的數(shù)量等于0，代表無目標IOU匹配成功，跳過下列步驟；

33)當集合G內(nèi)元素的數(shù)量等于1，代表存在1個目標匹配成功，即為老師，并跳過下列步驟；

34)當集合G內(nèi)元素的數(shù)量大于1，首先整理集合G內(nèi)指向的所有人體框b的Reid特征f_b，分別計算f_b與老師人體框的Reid特征f_g之間的歐氏距離d,計算出的d值即代表人體框b與老師人體框g的人體框相似度，找到平均最小的d對應的人體框b就是老師目標；

35)重復31)-34)直到所有的人體框b與所有的歷史目標判斷完畢；

步驟三，控制PTZ模塊對目標跟蹤：通過步驟一和步驟二，攝像機得到了一個確切的老師目標，接下來控制PTZ模塊讓云臺轉(zhuǎn)動起來，使老師目標實時居中即可達到老師跟蹤的效果。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于身體重合度與人體相似性相融合的老師跟蹤方法，其特征在于：步驟三中，所述的PTZ模塊的控制方式為：計算T的中心點，同時計算此中心點與畫面中心點距離，控制PTZ模塊，盡量地縮小中心點間的距離即可。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于身體重合度與人體相似性相融合的老師跟蹤方法，其特征在于：所述的擴充人體框使用的θ₁,θ₂,θ₃,θ₄是通過觀測與經(jīng)驗獲得。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于身體重合度與人體相似性相融合的老師跟蹤方法，其特征在于：所述的閾值thd是通過觀測與經(jīng)驗獲得。

5.根據(jù)權利要求1所述的基于身體重合度與人體相似性相融合的老師跟蹤方法，其特征在于：步驟二2)中，設f為一個目標某一時刻提取的Reid特征：

f＝reid(b)∈R²⁵⁶，

其中reid()代表Reid特征函數(shù)，把人體框b輸入函數(shù)內(nèi)，Reid特征函數(shù)會把框內(nèi)人體像素點抽象成為一個256維實數(shù)向量，用來代表b在這一時刻的人體特征。