申请/专利权人：杭州锐颖科技有限公司

申请日：2023-10-18

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117333904B

主分类号：G06V40/10

分类号：G06V40/10;G06V40/70;G06V10/764;G06V10/80;G06V20/52;G06V10/74

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.01.19#实质审查的生效;2024.01.02#公开

摘要：本发明提供一种多特征融合的行人跟踪方法，属于图像处理技术领域，具体包括：通过相似行人目标的空间坐标的偏差量小于预设偏差量的图像帧数量以及不同图像帧的空间坐标的偏差量、相似行人目标的相似度进行相似行人目标的识别偏差概率的确定，将识别偏差概率小于预设概率的相似相认目标作为二次识别目标；通过二次识别目标的空间坐标的偏差量进行可信图像帧以及可信度的确定，并根据可信图像帧的可信度以及不同的可用特征的相似度确定可用特征的特异评估值以及特异特征，并采用交叉图像帧的不同的特异特征以及特异评估值对二次识别目标进行识别，从而进一步提升了轨迹识别的效率和准确性。

主权项：1.一种多特征融合的行人跟踪方法，其特征在于，具体包括：根据监控图像的分析结果进行行人目标的外观图像特征的相似度大于预设相似度的行人目标的确定，并将其作为相似行人目标；通过相似行人目标的空间坐标的偏差量小于预设偏差量的图像帧数量以及不同图像帧的空间坐标的偏差量、相似行人目标的相似度进行所述相似行人目标的识别偏差概率的确定，将识别偏差概率小于预设概率的相似行人目标作为二次识别目标；将所述二次识别目标的空间坐标的偏差量小于预设偏差量的图像帧作为交叉图像帧，并根据交叉图像帧的不同的识别特征的相似度、识别准确率进行不同的识别特征的识别可靠性的确定，并根据所述识别可靠性进行可用特征的确定；通过二次识别目标的空间坐标的偏差量进行可信图像帧以及可信度的确定，并根据可信图像帧的可信度以及不同的可用特征的相似度确定所述可用特征的特异评估值以及特异特征，并采用交叉图像帧的不同的特异特征以及特异评估值对所述二次识别目标进行识别；所述可用特征的特异评估值的确定的方法为：S41根据可信图像帧的可信度以及不同的可信图像帧中的二次识别目标的可用特征的相似度进行不同的可信图像帧中的二次识别目标的可用特征的修正相似度的确定，并判断是否存在修正相似度不满足要求的可信图像帧，若是，则确定所述可用特征不属于特异特征，若否，则进入下一步骤；S42基于不同的可信图像帧中的二次识别目标的可用特征的修正相似度将所述可信图像帧划分为区别图像帧和其它图像帧，并通过所述其它图像帧的数量以及可信度确定所述可用特征是否不属于特异特征，若是，则进入下一步骤，若否，则进入步骤S44；S43通过所述区别图像帧的数量以及可信度确定所述可用特征是否不属于特异特征，若是，则确定所述可用特征不属于特异特征，若否，则进入下一步骤；S44根据所述区别图像帧的数量、可信度以及在所述区别图像帧中的二次识别目标的可用特征的修正相似度的最小值进行所述可用特征在所述区别图像帧中的特异性评估量的确定；通过所述其它图像帧的数量、可信度以及在所述其它图像帧中的二次识别目标的可用特征的修正相似度的最大值进行所述可用特征在其它图像帧中的特异性评估量的确定；S45通过所述可信图像帧的数量以及可信度进行所述可用特征的识别可信度的确定，并结合所述可用特征在所述区别图像帧中的特异性评估量以及在所述其它图像帧中的特异性评估量进行所述可用特征的特异评估值的确定；采用交叉图像帧的不同的特异特征以及特异评估值对所述二次识别目标进行识别，具体包括：通过所述交叉图像帧的不同的特异特征的特异评估值对特异特征进行加权处理得到融合特征，并根据所述融合特征，采用基于SVM算法的分类模型进行所述二次识别目标的识别结果的确定。

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百度查询： 杭州锐颖科技有限公司 一种多特征融合的行人跟踪方法

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