[發(fā)明專利]相似度確定方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202111050793.4
• 申請日: 2021-09-08
• 公開（公告）號: CN113761263A
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄧瀟;李林森;莫致良
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06F16/58;G06K9/62
• 代理公司: 北京三高永信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 李珂珂

1.一種相似度確定方法，其特征在于，所述方法包括：

確定第一圖像與第二圖像之間的圖像相似度，所述第一圖像中存在第一目標(biāo)對象，所述第二圖像中存在第二目標(biāo)對象，所述第一圖像通過第一相機(jī)拍攝得到，所述第二圖像通過第二相機(jī)拍攝得到；

確定轉(zhuǎn)移概率，所述轉(zhuǎn)移概率為所述第一目標(biāo)對象在參考時(shí)長內(nèi)從所述第二相機(jī)的拍攝視野轉(zhuǎn)移到所述第一相機(jī)的拍攝視野的概率；

基于所述圖像相似度和所述轉(zhuǎn)移概率，確定所述第一目標(biāo)對象與所述第二目標(biāo)對象之間的相似度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定轉(zhuǎn)移概率，包括：

確定第一拍攝時(shí)間與第二拍攝時(shí)間之間的時(shí)間差，所述第一拍攝時(shí)間為所述第一圖像的拍攝時(shí)間，所述第二拍攝時(shí)間為所述第二圖像的拍攝時(shí)間；

從多個(gè)時(shí)長范圍中確定所述時(shí)間差所處的時(shí)長范圍；

將所述時(shí)間差所處的時(shí)長范圍的標(biāo)記值輸入指定概率分布模型中，得到所述指定概率分布模型輸出的所述轉(zhuǎn)移概率，標(biāo)記值用于指示相應(yīng)的時(shí)長范圍。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定轉(zhuǎn)移概率之前，還包括：

根據(jù)所述第一相機(jī)的標(biāo)識和所述第二相機(jī)的標(biāo)識，從多個(gè)概率分布模型中確定所述指定概率分布模型；

其中，所述指定概率分布模型對應(yīng)參考相機(jī)對，所述參考相機(jī)對包括所述第一相機(jī)和所述第二相機(jī)，所述概率分布模型表征同一目標(biāo)對象在對應(yīng)的一個(gè)相機(jī)對所包括的兩個(gè)相機(jī)之間轉(zhuǎn)移的時(shí)間概率分布，不同的概率分布模型對應(yīng)不同的相機(jī)對。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一相機(jī)的標(biāo)識和所述第二相機(jī)的標(biāo)識，從多個(gè)概率分布模型中確定所述指定概率分布模型之前，還包括：

獲取多個(gè)相機(jī)對中各個(gè)相機(jī)對分別對應(yīng)的多個(gè)觀測樣本對，每個(gè)觀測樣本對包括由相應(yīng)相機(jī)對拍攝且存在同一目標(biāo)對象的兩個(gè)觀測圖像的拍攝時(shí)間；

基于各個(gè)相機(jī)對分別對應(yīng)的多個(gè)觀測樣本對所包括的拍攝時(shí)間，確定相應(yīng)相機(jī)對對應(yīng)的多個(gè)時(shí)間差；

統(tǒng)計(jì)各個(gè)相機(jī)對分別對應(yīng)的多個(gè)時(shí)間差中位于多個(gè)時(shí)長范圍中每個(gè)時(shí)長范圍內(nèi)的時(shí)間差的個(gè)數(shù)，得到相應(yīng)相機(jī)對對應(yīng)的多個(gè)統(tǒng)計(jì)頻數(shù)；

基于各個(gè)相機(jī)對分別對應(yīng)的多個(gè)統(tǒng)計(jì)頻數(shù)，以及所述多個(gè)時(shí)間范圍的標(biāo)記值，確定相應(yīng)相機(jī)對對應(yīng)的概率分布模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述圖像相似度和所述轉(zhuǎn)移概率，確定所述第一目標(biāo)對象與所述第二目標(biāo)對象之間的相似度，包括：

基于所述圖像相似度和所述轉(zhuǎn)移概率，確定綜合特征向量；

將所述綜合特征向量輸入圖像分類模型中，得到所述圖像分類模型輸出的所述第一目標(biāo)對象與所述第二目標(biāo)對象之間的相似度。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述圖像相似度和所述轉(zhuǎn)移概率，確定綜合特征向量之前，還包括：

獲取第一屬性信息和第二屬性信息，所述第一屬性信息表征所述第一目標(biāo)對象的屬性，所述第二屬性信息表征所述第二目標(biāo)對象的屬性；

基于所述第一屬性信息和所述第二屬性信息，確定屬性特征向量，所述屬性特征向量表征所述第一目標(biāo)對象與所述第二目標(biāo)對象之間的屬性相似度；

所述基于所述圖像相似度和所述轉(zhuǎn)移概率，確定綜合特征向量，包括：

基于所述圖像相似度、所述屬性特征向量和所述轉(zhuǎn)移概率，確定所述綜合特征向量。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述圖像相似度、所述屬性特征向量和所述轉(zhuǎn)移概率，確定所述綜合特征向量之前，還包括：

獲取所述第一相機(jī)與所述第二相機(jī)之間的距離，以及所述第一拍攝時(shí)間與所述第二拍攝時(shí)間之間的時(shí)間差；

基于所述距離和所述時(shí)間差，確定所述第一目標(biāo)對象的移動速度；

所述基于所述圖像相似度、所述屬性特征向量和所述轉(zhuǎn)移概率，確定所述綜合特征向量，包括：

將所述圖像相似度、所述屬性特征向量、所述轉(zhuǎn)移概率、所述距離、所述時(shí)間差和所述移動速度進(jìn)行組合，得到所述綜合特征向量。