[发明专利]基于视频序列的行人再识别方法、装置及计算机设备

说明书

本申请涉及一种基于视频序列的行人再识别方法、装置、计算机设备及存储介质，其中该方法包括：构建残差网络，通过数据集中的训练样本对所述残差网络进行训练得到特征提取网络；将数据集中的测试样本输入到所述特征提取网络中得到所述测试样本中行人目标序列的特征矩阵；通过所述行人目标序列的特征矩阵根据基于视频序列时间的动态时间规整算法计算查询序列和待匹配序列的距离，输出基于视频序列的行人再识别结果。本发明可以根据基于视频序列时间的动态时间规整算法可以直观的去解释多帧信息的有效性，同时可以很好地衡量两个视频序列的相似度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种基于视频序列的行人再识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，在多摄像机视频监控领域中，常常需要将在某一视场中已经出现过的行人在其他视场中再次检测识别出来，这一过程称为行人再识别。在多摄像机智能视频监控系统中，行人再识别有很重要的意义。在行人再次被检测识别时，其所处的环境如监控场景、光照条件以及行人本身的位姿等都发生了变化，如何在行人场景等条件变化的情况下，快速、准确的将行人在其他视场中检测识别出来成为行人再识别的关键。

在传统技术中，单帧的行人再识别研究如基于表征学习，度量学习和局部特征的行人再识别方法还是主流。因为相对来说数据集比较小，耗时较少。但是通常单帧图像的信息是有限的，如果遇到遮挡，目标本身的位姿及光照等条件影响，则会对再识别造成很大的误差。基于视频序列的方法最主要的不同点就是这类方法不仅考虑了图像的内容信息，还考虑了帧与帧之间的运动等时空信息。

基于视频序列的方法主要思想是利用CNN来提取空间特征的同时利用递归循环网络(Recurrent neural networks,RNN)来提取时序特征。图像序列中的每张图像都经过一个共享的CNN提取出图像空间内容特征，之后这些特征向量被输入到一个RNN网络去提取最终的特征。最终的特征融合了单帧图像的内容特征和帧与帧之间的运动特征。而这个特征用于代替前面单帧方法的图像特征来训练网络。目前，大部分基于视频序列行人再识别方法是把序列信息全部输给网络，让网络学习有用的信息，并没有直观的去解释为什么多帧信息的有效性，并且不能很好地衡量视频序列之间的相似度。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种可以根据基于视频序列时间的动态时间规整算法直观的去解释多帧信息的有效性，同时可以很好地衡量两个视频序列的相似度的基于视频序列的行人再识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

一种基于视频序列的行人再识别方法，所述方法包括：

构建残差网络，通过数据集中的训练样本对所述残差网络进行训练得到特征提取网络；

将数据集中的测试样本输入到所述特征提取网络中得到所述测试样本中行人目标序列的特征矩阵；

通过所述行人目标序列的特征矩阵根据基于视频序列时间的动态时间规整算法计算查询序列和待匹配序列的距离，输出基于视频序列的行人再识别结果。

在其中一个实施例中，在所述构建残差网络的步骤之前还包括：

获取原始数据集进行数据准备，通过结构化稀疏表示后的行人目标序列。

在其中一个实施例中，所述构建残差网络，通过数据集中的训练样本对所述残差网络进行训练得到特征提取网络的步骤还包括：

构建基于视频序列的特征映射Resnet50网络模型；

将不同目标不同序列测试数据以及同一目标不同序列测试数据分别输入到所述Resnet50网络模型中进行测试；

根据测试的结果对模型中的参数进行调整直至测试结果符合要求，得到训练好的Resnet50网络模型。