[發明專利]人像圖像聚類方法、裝置、系統、電子裝置和存儲介質

在審

• 申請號: 202210363371.0
• 申請日: 2022-04-08
• 公開（公告）號: CN114818882A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 劉備;江中毅;張宏;陳立力;周明偉
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06V10/762;G06V10/74
• 代理公司: 杭州華進聯浙知識產權代理有限公司 33250
• 代理人: 金無量

1.一種人像圖像聚類方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取各圖像采集點下針對多個待測目標的人像圖像；

獲取各閱讀器設備識別到的針對所述待測目標的標簽信息，根據所述標簽信息計算得到每個所述待測目標的運動軌跡，并根據所述運動軌跡生成所有所述圖像采集點之間的時空關聯結果；其中，所述各閱讀器設備對應安裝在所述各圖像采集點下；

基于所述時空關聯結果和所述標簽信息對所述人像圖像進行人像聚類，以生成所述人像圖像的聚類結果。

2.根據權利要求1所述的人像圖像聚類方法，其特征在于，所述根據所述標簽信息計算得到每個所述待測目標的運動軌跡包括：

獲取每個所述圖像采集點的編號信息；

根據所述標簽信息對所述編號信息進行分組處理以得到分組結果，并根據所述編號信息對所述分組結果進行去重處理以得到去重結果；

基于所述編號信息和所述去重結果生成所述運動軌跡。

3.根據權利要求1所述的人像圖像聚類方法，其特征在于，所述根據所述運動軌跡生成所有所述圖像采集點之間的時空關聯結果包括：

利用關聯規則挖掘算法，根據所述運動軌跡計算得到所述圖像采集點的一級候選項集，并基于所述一級候選項集進行迭代計算得到二級候選項集；

利用所述關聯規則挖掘算法計算得到所述圖像采集點的提升度，根據所述提升度，以及預設的支持度和置信度得到所述二級候選項集之間的關聯結果，并根據所述關聯結果和所述二級候選項集得到目標集合；

根據所述目標集合生成所述時空關聯結果。

4.根據權利要求1所述的人像圖像聚類方法，其特征在于，所述基于所述時空關聯結果和所述標簽信息對所述人像圖像進行人像聚類，以生成所述人像圖像的聚類結果包括：

獲取人像圖像中的圖像特征；

根據所述時空關聯結果和所述圖像特征進行初始人像聚類得到初始聚類簇，并計算得到每個所述初始聚類簇的第一平均質心；

計算所有所述第一平均質心之間的第一相似度結果，基于所述第一相似度結果對所述初始聚類簇進行合并處理以得到初始合并聚類集合，并基于所述初始合并聚類集合和所述標簽信息生成所述聚類結果。

5.根據權利要求4所述的人像圖像聚類方法，其特征在于，所述基于所述初始合并聚類集合和所述標簽信息生成所述聚類結果包括：

基于所述標簽信息中的身份信息對所述初始合并聚類集合進行篩選，得到包括有所述身份信息的目標聚類集合，以及每個所述目標聚類集合的第二平均質心；

計算所有所述第二平均質心之間的第二相似度結果，基于所述第二相似度結果對所述目標聚類集合進行排序處理，以得到排序聚類集合；

根據所述排序聚類集合中的人像圖像計算得到對應的軌跡缺值結果，并基于所述軌跡缺值結果得到所述排序聚類集合之間的關聯信息；

基于所述關聯信息以及預設的相似度閾值計算所述排序聚類集合之間的第三相似度結果，并根據所述第三相似度結果對所述排序聚類集合進行合并處理，以得到所述聚類結果。

6.根據權利要求1至5任一項所述的人像圖像聚類方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述人像圖像和所述標簽信息發送至遠程服務器進行存儲。

7.一種人像圖像聚類裝置，其特征在于，所述裝置包括：獲取模塊、關聯模塊和聚類模塊；

所述獲取模塊，用于獲取各圖像采集點下針對多個待測目標的人像圖像；

所述關聯模塊，用于獲取各閱讀器設備識別到的針對所述待測目標的標簽信息，根據所述標簽信息計算得到每個所述待測目標的運動軌跡，并根據所述運動軌跡生成所有所述圖像采集點之間的時空關聯結果；其中，所述各閱讀器設備對應安裝在所述各圖像采集點下；

所述聚類模塊，用于基于所述時空關聯結果和所述標簽信息對所述人像圖像進行人像聚類，以生成所述人像圖像的聚類結果。