[發(fā)明專利]一種基于三維空間的多行人重識別方法、系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211116098.8
• 申請日: 2022-09-14
• 公開（公告）號: CN115527162B
• 公開（公告）日: 2023-07-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張龑;王雨露;李亞敏;王業(yè)率;馬傳香;黃辰;王時繪;宋建華;何鵬;楊超
• 申請（專利權(quán)）人: 湖北大學(xué)
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06T7/70;G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/82
• 代理公司: 北京金智普華知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11401
• 代理人: 張曉博

1.一種基于三維空間的多行人重識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一，將監(jiān)控區(qū)域劃分為存在多個可安裝平面的立體監(jiān)控空間；基于立體監(jiān)控空間的各個可安裝平面布設(shè)分布式監(jiān)控裝置；

步驟二，利用布設(shè)的分布式監(jiān)控裝置獲取當(dāng)前監(jiān)控目標(biāo)區(qū)域的實時監(jiān)控圖像，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型判斷采集的實時監(jiān)控圖像中是否存在行人；

步驟三，當(dāng)監(jiān)控圖像中存在行人時，則采用基于鄰域判定的跟蹤拍攝方法控制分布式監(jiān)控裝置對行人進行跟蹤；

所述步驟三中采用基于鄰域判定的跟蹤拍攝方法控制分布式監(jiān)控裝置對行人進行跟蹤包括，判斷行人當(dāng)前所處的監(jiān)控區(qū)域；控制當(dāng)前監(jiān)控區(qū)域的監(jiān)控裝置移動至距離行人頭頂最近位置，識別行人軌跡；判斷監(jiān)控設(shè)備當(dāng)前所處監(jiān)控區(qū)域存在的鄰域；控制鄰域上的監(jiān)控設(shè)備移動至距離目標(biāo)行人直線距離最近的位置；其識別行人軌跡方法如下：

步驟3-1，布置攝像頭時將其按相同間距排列，對于安裝面a，定義其長度為Lc，寬度為Lk；安裝面a存在x*y個分?jǐn)z像頭，分?jǐn)z像頭兩個方向上的間距分別為Lc/x、Lk/y；對于安裝面b、c，定義其長度為L，在安裝面b上安置n個分?jǐn)z像頭，則每個分?jǐn)z像頭之間間距L/n；共設(shè)置n個安裝面a，攝像頭平行于地面安裝，每個安裝面上均安裝攝像頭；

步驟3-2，設(shè)置預(yù)警區(qū)域，對于導(dǎo)軌，取導(dǎo)軌兩側(cè)距離為dy1的矩形區(qū)域，與中心點距離近的一側(cè)為近側(cè)，與中心點距離遠(yuǎn)的一側(cè)為遠(yuǎn)側(cè)；對于攝像頭，以攝像頭背面中心，取半徑為dy2的圓形區(qū)域；設(shè)置切換區(qū)域，對于導(dǎo)軌，取導(dǎo)軌兩側(cè)距離為dq1的矩形區(qū)域，與中心點距離近的一側(cè)為近側(cè)，與中心點距離遠(yuǎn)的一側(cè)為遠(yuǎn)側(cè)；對于攝像頭，以攝像頭背面中心，取半徑為dq2的圓形區(qū)域；

步驟3-3，當(dāng)中心點進入預(yù)警區(qū)域，系統(tǒng)對中心點相對于導(dǎo)軌或者攝像頭的運動軌跡從進入預(yù)警區(qū)域到進入切換區(qū)域的運動過程中，圖像采集到的一系列位置坐標(biāo)形成運動軌跡，每隔t?秒進行軌跡點采樣，每隔t秒得到一段運動軌跡，擬合方法采用最小二乘法對圖像的坐標(biāo)進行線性擬合，形成預(yù)判運動趨勢方向的方向線段；根據(jù)視頻每幀時間以及幀數(shù)p，推算出運動速度v=Le/（1/24*（p-1）），Le為每隔t秒運動軌跡的起始位置的直線距離；將平面沿半徑方向平均劃分為m個扇形區(qū)域，對應(yīng)了m個方向；設(shè)置計數(shù)器，計數(shù)器包括m個值，對應(yīng)m個扇形區(qū)域的計數(shù)值；每隔t秒進行一次計數(shù)器更新，當(dāng)方向線段所指的方向位于第i個扇形區(qū)域間時，i?=?1,…,m，第i個計數(shù)器值加v*k+c，v為運動速度，k為速度比例系數(shù)，c，k均為經(jīng)驗值；

當(dāng)下層安裝面a的導(dǎo)軌或者攝像頭背面遮擋住上層安裝面a的攝像頭視野時，采用下面方法避免遮擋現(xiàn)象：首先采用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式對攝像頭獲得的圖像進行識別，并對已有的導(dǎo)軌或者攝像頭背面的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，然后對實時圖像中的導(dǎo)軌或者攝像頭進行識別，獲取下層導(dǎo)軌或者下層攝像頭在圖像中的位置，從而獲取當(dāng)前攝像頭與下層導(dǎo)軌或攝像頭的對應(yīng)位置關(guān)系；

對于導(dǎo)軌情況，中心點進入切換區(qū)域時，最后一段方向線段的重合直線與切換區(qū)域相交于兩點，分別位于近側(cè)、遠(yuǎn)側(cè)；上層安裝面的攝像頭當(dāng)前位于近側(cè)交點，移動攝像頭至遠(yuǎn)側(cè)的位置；對于攝像頭情況，中心點進入切換區(qū)域相交時，最后一段方向線段的重合直線與切換區(qū)域相交于兩點，分別位于近側(cè)、遠(yuǎn)側(cè)，上層安裝面的攝像頭當(dāng)前位于近側(cè)交點，移動攝像頭至遠(yuǎn)側(cè)的位置；最后一段方向線段的重合直線與切換區(qū)域相切時，不進行切換。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于三維空間的多行人重識別方法，其特征在于：所述步驟二中分布式監(jiān)控裝置設(shè)置有多條橫縱滑動導(dǎo)軌，任一橫縱滑動導(dǎo)軌的交匯處均安裝有一組固定支架；所述固定支架上固定安裝有攝像設(shè)備。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于三維空間的多行人重識別方法，其特征在于：監(jiān)控區(qū)域鄰域是以分布式監(jiān)控裝置的滑動導(dǎo)軌線為分界，橫縱方向上存在相鄰邊的區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于三維空間的多行人重識別方法，其特征在于：在基于鄰域判定的跟蹤拍攝方法控制分布式監(jiān)控裝置對行人進行跟蹤時，需要先判斷監(jiān)控圖像中的行人是否為重點識別目標(biāo)，監(jiān)控圖像中的行人為重點識別目標(biāo)時，則對所述重點識別目標(biāo)進行跟蹤，并實時獲取所述重點識別目標(biāo)的圖像；如果不是，重新識別跟蹤目標(biāo)。