[發明專利]一種基于標準地址和POI信息點的跨境追蹤檢測方法和系統

在審

• 申請號: 202011619383.2
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112733657A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 李仁杰;鄭劍飛;楊子揚;張明崗;陳延行;吳俊
• 申請（專利權）人: 羅普特科技集團股份有限公司;羅普特（廈門）系統集成有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06F16/29;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廈門福貝知識產權代理事務所(普通合伙) 35235
• 代理人: 陳遠洋

本申請公開一種基于標準地址和POI信息點的跨境追蹤檢測方法和系統。包括提取目標和設備信息的經緯度進行標準地址轉換，獲得含有目標點位的標準地址信息的標準地址網格，結合POI信息點構建地理標準地址網格；利用目標的步行時間并結合現場實際情況，獲得目標在固定時間閾值內所能到達的地理標準地址網格的步長邊界；以及下載步長邊界到目標點位的所有視頻信息，利用Re?ID比對確性度和行人途經置信度，獲得目標的時空信息排序軌跡。解決利用追蹤半徑、追蹤角度、追蹤方向和追蹤時長的方式存在一定的人工誤差和操作比對誤差，同時存在運行時間長和工作量大等技術問題。

技術領域

本申請實施例涉及視頻智能分析技術領域，具體涉及一種基于標準地址和POI信息點的跨境追蹤檢測方法和系統。

背景技術

人臉識別技術雖然準確度高，但是，只能覆蓋30％左右的監控點，基于成本因素，70％的監控為非卡口點位，無法拍攝到清晰人臉，只能拍攝到人體。人體識別最大的難點在于行人是非剛體結構，當人在走動時，手和腳都在擺動，同時，還往往伴隨有其他動作。因此不同于車輛等剛體結構，任意角度都是同一個型態。傳統的算法無論是將目標對齊或者進行切分，都無法消除非剛體結構對算法的干擾。

跨鏡追蹤或者視頻接力追蹤是指通過視頻結構化技術，對目標可能出現的視頻進行結構化分析，將視頻畫面中提取到的行人、車輛和騎行等目標結果快照存儲進數據庫，再以目標圖片源為輸入，通過以圖搜圖的比對方式在數據庫中進行檢索比對，檢索到目標圖片在不同場景下出現的結果快照。結合監控點位自帶的位置屬性和視頻自帶的時間屬性，能夠在地圖上形成目標的活動軌跡。

高精度Re-ID跨鏡追蹤人形結構化算法主軀干網絡不要求軀干位置的標注，模型能夠從淺層視覺到高層語義的不同空間內自動捕捉關鍵區域，挖掘多尺度的注意力特征，自動實現行人肢體，如面部、上身及下身的特征融合，對于姿態改變以及空間變化有著很好的魯棒性，高效地完成行人形結構化和人形追蹤搜索。

目前大部分的跨鏡追蹤Re-ID人形比對搜索只是簡單的根據時間和設備選擇進行人形比對搜索進行追蹤，利用設置追蹤半徑、追蹤角度、追蹤方向和追蹤時長的方式存在一定的人工誤差和操作比對誤差，體現在時間和空間選擇范圍過小，導致搜索追蹤工作量比較大，運行時間長，此外，還可以導致比對命中的人形誤差過大，增加追蹤鎖定的工作量。

發明內容

本申請實施例的目的在于提出了一種基于標準地址和POI信息點的跨境追蹤檢測方法和系統，解決利用追蹤半徑、追蹤角度、追蹤方向和追蹤時長的方式進行追蹤檢測存在一定的人工誤差和操作比對誤差，同時運行時間長，工作量大等技術問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種基于標準地址和POI信息點的跨境追蹤檢測方法，該方法包括：

S1：提取目標和設備信息的經緯度進行標準地址轉換，獲得含有目標點位的標準地址信息的標準地址網格，結合POI信息點構建地理標準地址網格；

S2：利用目標的步行時間并結合現場實際情況，獲得目標在固定時間閾值內所能到達的地理標準地址網格的步長邊界；以及

S3：下載步長邊界到目標點位的所有視頻信息，利用Re-ID比對確性度和行人途經置信度，獲得目標的時空信息排序軌跡。

在該方法中，基于GIS地圖中POI信息點以及“一標三實”數據中標準地址，通過圖譜和時空關聯關系，可突破傳統的跨鏡追蹤視頻圖像人形結構化檢索與目標檢索強相關的瓶頸，為人形軌跡擬合提供新的搜索和追蹤方法，解決了現有技術中利用追蹤半徑、追蹤角度、追蹤方向和追蹤時長的方式進行追蹤檢測存在一定的人工誤差和操作比對誤差，同時存在運行時間長和工作量大等技術問題。

在一些實施例中，方法S3步驟包括以下子步驟：

S31：下載步長邊界到目標點位之間的路徑和POI信息點的所有視頻信息，并對篩選過濾后的視頻進行人形圖像提取和結構化處理，獲得待比對人形圖像；