[發(fā)明專(zhuān)利]一種行人跟蹤方法、行人跟蹤系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210244045.8
• 申請(qǐng)日: 2022-03-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114332168A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-04-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李曉川;李仁剛;趙雅倩;郭振華;范寶余;張潤(rùn)澤
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/246
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/246;G06N3/04;G06V40/20;G06V40/10;G06V10/62
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 耿苑

1.一種行人跟蹤方法，其特征在于，包括：

將當(dāng)前幀圖像輸入行人檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行行人檢測(cè)得到粗檢框和精檢框；其中，所述精檢框的置信度高于所述粗檢框的置信度；

將所述精檢框?qū)?yīng)的行人圖像輸入行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)所述行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型輸出的結(jié)果更新行人軌跡庫(kù)中的行人信息；

根據(jù)所述行人軌跡庫(kù)中未更新行人信息的行人構(gòu)建丟失索引集合；

將所述粗檢框?qū)?yīng)的行人圖像輸入所述行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)所述行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型輸出的結(jié)果與所述丟失索引集合的行人信息進(jìn)行匹配，根據(jù)所述匹配結(jié)果更新所述行人軌跡庫(kù)；

利用所述行人軌跡庫(kù)執(zhí)行行人跟蹤操作。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述行人跟蹤方法，其特征在于，所述將當(dāng)前幀圖像輸入行人檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行行人檢測(cè)得到粗檢框和精檢框，包括：

將所述當(dāng)前幀圖像輸入所述行人檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行行人檢測(cè)，以便所述行人檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型輸出多個(gè)行人框；

確定第一閾值和第二閾值；其中，所述第一閾值小于所述第二閾值；

刪除所有所述行人框中置信度小于所述第一閾值的行人框得到所述粗檢框的集合；

刪除所述粗檢框的集合中置信度小于所述第二閾值的行人框得到備選框集合，對(duì)所述備選框集合中的重合框進(jìn)行刪減得到所述精檢框的集合。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述行人跟蹤方法，其特征在于，將所述精檢框?qū)?yīng)的行人圖像輸入行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)所述行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型輸出的結(jié)果更新行人軌跡庫(kù)中的行人信息，包括：

根據(jù)所述精檢框的坐標(biāo)位置對(duì)所述當(dāng)前幀圖像進(jìn)行裁剪得到精檢行人圖像；

將所述精檢行人圖像輸入所述行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型，以便所述行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型輸出所述精檢行人圖像對(duì)應(yīng)的精檢行人外觀特征；

將所述精檢行人外觀特征與所述行人軌跡庫(kù)的行人外觀特征進(jìn)行余弦距離運(yùn)算，得到精檢外觀特征矩陣；

根據(jù)所述精檢框的坐標(biāo)位置與所述行人軌跡庫(kù)的行人歷史位置進(jìn)行馬氏距離運(yùn)算，得到精檢空間距離矩陣；

根據(jù)所述精檢外觀特征矩陣和所述精檢空間距離矩陣計(jì)算精檢框綜合距離矩陣；

根據(jù)所述精檢框綜合距離矩陣將所述行人軌跡庫(kù)中精檢框綜合距離最小的行人設(shè)置為精檢匹配行人；

根據(jù)所述精檢框?qū)?yīng)的行人信息更新所述行人軌跡庫(kù)中所述精檢匹配行人的行人信息；其中，行人信息包括行人外觀特征和行人歷史位置。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述行人跟蹤方法，其特征在于，根據(jù)所述精檢框?qū)?yīng)的行人信息更新所述行人軌跡庫(kù)中所述精檢匹配行人的行人信息包括：

對(duì)所述精檢框?qū)?yīng)的精檢行人外觀特征和所述行人軌跡庫(kù)中所述精檢匹配行人的行人外觀特征進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到新的行人外觀特征，并將所述新的行人外觀特征更新至所述行人軌跡庫(kù)；

對(duì)所述精檢框的坐標(biāo)位置和所述行人軌跡庫(kù)中所述精檢匹配行人的行人歷史位置進(jìn)行最小二乘法擬合軌跡計(jì)算，得到新的行人歷史位置，并將所述新的行人歷史位置更新至所述行人軌跡庫(kù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述行人跟蹤方法，其特征在于，將所述粗檢框?qū)?yīng)的行人圖像輸入所述行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型，包括：

刪除與所述精檢框坐標(biāo)位置相同的粗檢框，得到修正粗檢框；

將丟失索引集合中行人歷史位置與所述修正粗檢框的坐標(biāo)位置進(jìn)行匹配，將匹配成功的修正粗檢框設(shè)置為候選框；

根據(jù)所述候選框的坐標(biāo)位置對(duì)所述當(dāng)前幀圖像進(jìn)行裁剪得到粗檢行人圖像，并將所述粗檢行人圖像輸入所述行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型，以便所述行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型輸出所述粗檢行人圖像對(duì)應(yīng)的粗檢行人外觀特征。