[發明專利]基于多攝像頭抓拍圖像的融合去重方法、裝置及可讀介質

在審

• 申請號: 202210133863.0
• 申請日: 2022-02-14
• 公開（公告）號: CN114627526A
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發明（設計）人: 藍偉濤;劉重陽;陳敏達;余錦鴻;賈寶芝
• 申請（專利權）人: 廈門瑞為信息技術有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V40/10;G06V10/774;G06K9/62
• 代理公司: 廈門市首創君合專利事務所有限公司 35204
• 代理人: 連耀忠

1.一種基于多攝像頭抓拍圖像的融合去重方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，獲取采集分別設置于通道周圍的多個攝像頭所抓拍的圖像，從每個攝像頭所抓拍的圖像分別識別出人頭圖像、人臉圖像和人體圖像，并得到所述人臉圖像對應的質量分數，所述質量分數基于人臉的俯仰角度、翻滾角度和偏航角度確定；

S2，基于每個攝像頭所獲取的所述人頭圖像進行人頭跟蹤得到人頭軌跡，根據所述人頭軌跡中的同一人在所述通道的人員備選區和人員確認區所出現的先后次序確定通過所述通道的主體人員；

S3，基于所述主體人員及其人頭軌跡獲取每個攝像頭所抓拍的所述主體人員的最佳人體圖像和最佳人臉圖像；

S4，通過ReID算法將所有攝像頭所抓拍的所述主體人員的最佳人體圖像進行去重合并，確定目標人員，基于所述目標人員對應的最佳人臉圖像的質量分數確定目標人臉圖像。

2.根據權利要求1所述的基于多攝像頭抓拍圖像的融合去重方法，其特征在于，所述步驟S1中還包括：

構建標準3D人臉關鍵點模型，并對所述標準3D人臉關鍵點模型進行偏轉以獲得俯仰角度、翻滾角度和偏航角度及其對應的人臉關鍵點的圖像2D平面坐標，并建立基于圖像2D平面坐標到俯仰角度、翻滾角度和偏航角度的回歸模型；

建立訓練集，在所述訓練集中，通過所述標準3D人臉關鍵點模型檢測到人臉關鍵點的圖像2D平面坐標后計算出所述訓練集中人臉關鍵點坐標圖像2D平面坐標所對應的俯仰角度、翻滾角度和偏航角度，已知俯仰角度、翻滾角度和偏航角度后，將角度小于預設閾值的人臉圖像的標簽記為高質量人臉標簽，大于閾值的人臉圖像的標簽記為低質量人臉標簽，在所述訓練集中的所有人臉框加上高質量人臉標簽或低質量人臉標簽，通過所述訓練集對所述回歸模型進行訓練，得到經訓練的回歸模型；所述訓練集還包含分別對應人頭圖像、人體圖像、人臉圖像的人頭框、人體框、人臉框，建立圖像檢測評估模型，所述圖像檢測評估模型包括輸入層、經訓練的回歸模型和檢測器，通過所述訓練集訓練所述圖像檢測評估模型，所述圖像檢測評估模型用于檢測人頭圖像、人體圖像、人臉圖像并評估得到所述人臉圖像對應的質量分數，所述質量分數從所述圖像檢測評估模型直接回歸輸出，所述質量分數由所述人臉圖像的俯仰角度、翻滾角度和偏航角度計算得到。

3.根據權利要求2所述的基于多攝像頭抓拍圖像的融合去重方法，其特征在于，所述步驟S1從每個攝像頭所抓拍的圖像分別識別出人頭圖像、人臉圖像和人體圖像，并得到所述人臉圖像對應的質量分數，具體包括：

將所述每個攝像頭所抓拍的圖像輸入所述圖像檢測評估模型，輸出人頭圖像、人臉圖像、人體圖像，并在所述人臉圖像上獲得對應的質量分數，所述質量分數包括正臉分數。

4.根據權利要求3所述的基于多攝像頭抓拍圖像的融合去重方法，其特征在于，所述步驟S2中基于每個攝像頭所獲取的所述人頭圖像進行人頭跟蹤得到人頭軌跡，具體包括：

跟蹤每個攝像頭所抓拍的所述人頭圖像中的所有人頭，得到每個攝像頭的所有人頭軌跡；

緩存每個攝像頭的所有人頭軌跡上各點位的人體圖像和人臉圖像。

5.根據權利要求4所述的基于多攝像頭抓拍圖像的融合去重方法，其特征在于，所述步驟S2根據所述人頭軌跡中的同一人在所述通道的人員備選區和人員確認區所出現的先后次序確定通過所述通道的主體人員，具體包括：

在所述每個攝像頭所抓拍的所述人頭圖像中選取所述通道的人員備選區和人員確認區；

基于所述人頭軌跡中的人員在目標時間段內先后在所述人員備選區和所述人員確認區中出現，則確定該人員為所述主體人員。

6.根據權利要求5所述的基于多攝像頭抓拍圖像的融合去重方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：

在每個攝像頭所對應緩存的所述主體人員的所述人頭軌跡上各點位的人臉圖像中獲取質量分數最佳的人臉圖像作為最佳人臉圖像；

在每個攝像頭所對應緩存的所述主體人員的所述人頭軌跡上各點位的人體圖像中包含相似大小和部位的最完整的人體特征的人體圖像作為最佳人體圖像。