[發明專利]一種基于多屬性分析的行人檢測跟蹤方法和裝置

在審

• 申請號: 202111416477.4
• 申請日: 2021-11-23
• 公開（公告）號: CN114092558A
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 彭怡華
• 申請（專利權）人: 浩云科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T7/246;G06V10/40;G06V40/20;G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郭浩輝;許羽冬

本發明實施例提供了一種基于多屬性分析的行人檢測跟蹤方法和裝置，所述方法包括：將經過預處理的行人圖像輸入預設的網絡結構，以使所述網絡結構對所述行人圖像進行特征提取，獲得特征圖像，并根據所述特征圖像，對各目標進行檢測跟蹤，輸出檢測跟蹤結果。檢測跟蹤結果包括被檢測目標、被跟蹤目標、目標正臉信息和位置信息以及識別目標是否騎車等。本發明相對于現有技術，通過單個預設的網絡結構完成檢測目標、跟蹤目標、判斷目標是否包含所需信息以及判斷這些信息的位置等，實現多屬性分析，一模型多用；在節省計算資源的同時方便嵌入式的部署；同時可以知道圖像中行人是否騎車、行人是否有正臉，而無需在抓拍后再送入另一個網絡分析。

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，尤其涉及一種基于多屬性分析的行人檢測跟蹤方法和裝置。

背景技術

多目標跟蹤(MOT)是計算機視覺領域的一個重要研究。近年來，隨著目標檢測以及Re－ID在各自的發展中取得巨大進步，目標的檢測跟蹤性能得到了巨大的提升?，F有技術通過輸入圖像到編碼器－解碼器網絡并提取特征圖；然后添加兩個簡單的并行head，分別預測邊界框和Re－ID特征；提取預測目標中心處的特征進行邊界框時序聯結來實現對目標的檢測跟蹤。這類檢測跟蹤技術在圖像輸入的分辨率較小時，人臉回歸容易漏檢，同時在目標檢測和Re－ID的跟蹤基礎上，無法知道人是否騎車以及人是否具有人臉的屬性。

發明內容

本發明提供了一種基于多屬性分析的行人檢測方法和裝置，以解決現有技術單個網絡無法檢測人是否騎車和具有人臉屬性的技術問題。提高了檢測跟蹤的成功率。

為了解決上述技術問題，本發明實施例提供了一種基于多屬性分析的行人檢測跟蹤方法，包括：

將經過預處理的行人圖像輸入預設的網絡結構，以使所述網絡結構對所述行人圖像進行特征提取，獲得特征圖像，并根據所述特征圖像，對各目標進行檢測跟蹤，輸出檢測跟蹤結果；

其中，所述根據所述特征圖像，對各目標進行檢測跟蹤，輸出檢測跟蹤結果，具體為：

根據所述特征圖像，對所述特征圖像中的各目標進行檢測，輸出被檢測到的目標和對應的位置信息；

對被檢測到的目標進行Re－ID跟蹤，輸出所有被跟蹤的目標；

判斷被跟蹤的目標是否包含人臉信息，以及判斷被跟蹤的目標是否處于騎車狀態；

若被跟蹤的目標包含人臉信息，輸出包含人臉信息的目標和對應的人臉的位置信息；以及若被跟蹤的目標處于騎車狀態，輸出所述被跟蹤的目標和對應的自行車位置信息。

進一步的，所述根據所述特征圖像，對所述特征圖像中的各目標進行檢測，輸出被檢測到的目標和對應的位置信息，具體為：

根據所述特征圖像，獲取各目標的目標置信度，輸出目標置信度大于第一預設值的各目標和對應的位置信息。

進一步的，所述對被檢測到的目標進行Re－ID跟蹤，輸出所有被跟蹤的目標，具體為：

獲取被檢測到的目標的cos相似度，對cos相似度大于第二預設值的各目標分配id進行跟蹤，輸出所有被跟蹤的目標。

進一步的，所述判斷被跟蹤的目標是否包含人臉信息，以及判斷被跟蹤的目標是否處于騎車狀態，具體為：

預測被跟蹤的各目標的人臉置信度和騎車置信度，判斷每個目標的人臉置信度是否大于第三預設值，以及判斷每個目標的騎車置信度是否大于第四預設值；

若所述人臉置信度大于等于所述第三預設值，則確定被判斷的目標包含人臉信息；若所述人臉置信度小于所述第三預設值，則確定被判斷的目標不包含人臉信息；若所述騎車置信度大于等于所述第四預設值，則確定被判斷的目標處于騎車狀態；若所述騎車置信度小于所述第四預設值，則確定被判斷的目標不處于騎車狀態。