[发明专利]一种基于目标再识别的跨场景追踪方法和装置及计算机视觉平台

说明书

本发明涉及一种基于目标再识别的跨场景追踪方法和装置及计算机视觉平台；其中该方法包括：实时采集相互关联的n个摄像头的视频数据，得到n路视频数据；对所述n路视频数据中出现的目标进行检测，捕获各个场景中出现的目标；对所述捕获的各个场景中出现的目标在后续帧中进行跟踪，得到所述出现的目标在每个摄像头中的轨迹；通过目标再识别的方式，将n个摄像头中属于同一目标的轨迹串联起来，聚类得到目标轨迹；根据聚类得到的目标轨迹，确定目标跨场景轨迹；制作电子地图，将所述确定的目标跨场景轨迹显示在所述电子地图上。本发明在具有关联多摄像头的监控场景中，通过对目标在各单摄像头捕获后，利用轨迹的层次聚类对目标进行再次识别，将相同目标在单一场景的轨迹连接成跨场景的轨迹，实现了对目标在跨场景下的跟踪。

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种基于目标再识别的跨场景追踪方法和装置及计算机视觉平台。

背景技术

在构建智慧城市，平安城市的发展趋势下，智能监控系统的身影出现在越来越多的领域。传统的远程安全监控系统往往基于单一摄像头或摄像头阵列，不够智能化，在某些监控目标行为动作规律的场合，完全可以通过机器学习，目标自动检测和跟踪等现代技术来减少人力的消耗。

计算机视觉领域，在研究先进视觉目标跟踪算法的基础上,对单目标的长期跟踪、目标跟踪器、目标检测踪器等问题,结合学术前沿知识,提出了创新智能算法,最后应用到跨区域人体视频目标跟踪智能监控系统,进行单目标长期跟踪、定位与识别,具有较好的技术性能。

单目标的长期跟踪是指在使用一边界框确定了单个被跟踪目标之后，在连续的帧内对该目标进行检测识别与跟踪的过程。在跟踪的过程中，跟踪方法需要克服环境以及被跟踪目标的不断变化的干扰，实现长期的目标跟踪。一般需要解决的干扰包括了环境光照变化、噪声、视频传感器的移动、遮挡问题、目标离开场景和目标再次进入场景。对目标离开场景和目标再次进入场景的检测和持续的跟踪。针对问题,对单一摄像头涵盖范围内的目标检测与跟踪，不论是利用方向梯度直方图、初始特征点、微粒群、空间最近邻近、光流等算法都有人提出。但是当想要利用多个摄像头进行目标连续跟踪与预测，上面的算法就无法直接达到目的，由于数据量的大幅增加，更不用想进行实时跟踪。

目前对监控场景下的目标跟踪，大多是基于单个镜头下记录目标的轨迹，没有很好的利用整个监控的资源。对于跨场景的情况，由于不同场景的复杂多变，并没有解决此类目标长时间的跟踪的解决方案。

发明内容

有鉴于此，为将监控场景下的各摄像头资源有效的利用起来，维护社会公共安全，本发明提供一种基于目标再识别的跨场景追踪方法和装置，对关联的多场景中出现的同一目标通过在各摄像头捕获后再识别的方式，将该目标的轨迹根据时空关系有效的进行串联，并在电子地图中进行显示，实现对目标进行跨场景的追踪。

为解决上述问题，本发明提供的技术方案如下：

一种基于目标再识别的跨场景追踪方法，其特征在于，包括：

实时采集相互关联的n个摄像头的视频数据，得到n路视频数据；

对所述n路视频数据中出现的目标进行检测，捕获各个场景中出现的目标；

对所述捕获的各个场景中出现的目标在后续帧中进行跟踪，得到所述出现的目标在每个摄像头中的轨迹；

通过目标再识别的方式，将n个摄像头中属于同一目标的轨迹串联起来，聚类得到目标轨迹；

根据聚类得到的目标轨迹，确定目标跨场景轨迹；

制作电子地图，将所述确定的目标跨场景轨迹显示在所述电子地图上。

优选地，所述对所述n路视频数据中出现的目标进行检测，捕获各个场景中出现的目标，具体包括：