[发明专利]视频分析方法、装置、设备及服务器

权利要求书

1.一种视频分析方法，其特征在于，应用于视频分析设备，所述视频分析设备分别与多个摄像头通信连接，所述方法包括：

获取所述多个摄像头采集的多路视频数据；

从每路视频数据中检测行人，并获取检测到的行人的描述信息；

计算所述描述信息之间的第一相似程度，将所述第一相似程度达到第一预设程度的描述信息对应的行人进行关联；

合并被关联在一起的行人的描述信息，并将合并后的描述信息发送至位于云端的服务器。

2.根据权利要求1所述的视频分析方法，其特征在于，所述描述信息包括检测到的行人的特征和/或属性；

所述计算所述描述信息之间的第一相似程度，将所述第一相似程度达到第一预设程度的描述信息对应的行人进行关联，包括：

计算所述描述信息中的特征和/或属性之间的第一相似程度，将所述第一相似程度达到第一预设程度的描述信息对应的行人进行关联。

3.根据权利要求2所述的视频分析方法，其特征在于，所述获取检测到的行人的描述信息，包括：

在所述描述信息包括检测到的行人的特征时，利用行人重识别模型提取所述描述信息中的特征；

在所述描述信息包括检测到的行人的属性时，利用属性模型提取所述描述信息中的属性，其中，所述属性模型是针对要提取的属性预训练的神经网络模型。

4.根据权利要求2或3所述的视频分析方法，其特征在于，计算所述描述信息中的特征之间的第一相似程度，将所述第一相似程度达到第一预设程度的描述信息对应的行人进行关联，包括：

计算未关联描述信息中的特征和已关联描述信息中的特征的第一相似程度，若所述第一相似程度达到第一预设程度，将所述未关联描述信息对应的行人和所述已关联描述信息对应的行人进行关联，其中，所述未关联描述信息是指尚未进行过行人关联的描述信息，所述已关联描述信息是指已经进行过行人关联的描述信息或已经生成的合并后的描述信息。

5.根据权利要求4所述的视频分析方法，其特征在于，在所述计算未关联描述信息中的特征和已关联描述信息中的特征的第一相似程度之前，所述方法还包括：

对所述已关联描述信息中的特征进行聚类；

所述计算未关联描述信息中的特征和已关联描述信息中的特征的第一相似程度，包括：

确定所述未关联描述信息中的特征在聚类结果中的第一特征类别；

计算所述未关联描述信息中的特征和所述已关联描述信息中属于所述第一特征类别的特征的第一相似程度。

6.根据权利要求4所述的视频分析方法，其特征在于，所述描述信息包括检测到的行人的特征和属性，在所述计算未关联描述信息中的特征和已关联描述信息中的特征的第一相似程度之前，所述方法还包括：

对所述已关联描述信息中的特征按照所述已关联描述信息中的属性进行分类；

所述计算未关联描述信息中的特征和已关联描述信息中的特征的第一相似程度，包括：

根据所述未关联描述信息中的属性确定所述未关联描述信息中的特征在分类结果中的第二特征类别；

计算所述未关联描述信息中的特征和所述已关联描述信息中属于所述第二特征类别的特征的第一相似程度。

7.根据权利要求1所述的视频分析方法，其特征在于，在从每路视频数据中检测行人之前，所述方法还包括：

将所述多路视频数据进行拼接。

8.根据权利要求1所述的视频分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据被关联在一起的行人的描述信息的采集时间以及采集位置确定所述行人的运动轨迹，其中，所述采集位置是指采集所述描述信息的摄像头设置的位置；

将所述运动轨迹发送至所述位于云端的服务器。