[发明专利]行人轨迹生成方法、装置及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种行人轨迹生成方法、装置以及可读存储介质，包括以下步骤：获取各个摄像头检测到的行人轨迹信息，所述行人轨迹信息包括行人及图像背景；将各个所述行人轨迹信息分别输入预设神经网络模型，以得到各个所述行人轨迹信息对应的时空关联深度特征，所述时空关联深度特征包括行人特征、背景及行人轨迹；确定各个所述时空关联深度特征的相似度；将所述相似度大于或等于预设阈值的时空关联深度特征对应的行人轨迹信息关联以生成行人轨迹图。因本发明能够根据包括行人背景的轨迹信息得到时空关联深度特征，跨摄像头之间通过时空关联深度特征的相似度进行匹配生成行人轨迹图，故解决了跨摄像头行人轨迹匹配时视域特征差异较大的问题。

技术领域

本发明涉及视频监控领域，尤其涉及一种行人轨迹生成方法、装置以及可读存储介质。

背景技术

随着平安城市、智慧城市及雪亮工程等项目的大力推进，视频监控智能化的重要性越来越大。视频监控得到大量的行人信息，但大量的行人轨迹信息没有很好的被利用。

跨摄像头行人轨迹跟踪及匹配技术成为继人脸识别技术之后又一个视频监控智能化发展热点，扮演着非常重要的角色。跨摄像头行人轨迹跟踪及匹配技术主要利用行人检测、单摄像头行人轨迹跟踪、跨摄像头行人轨迹匹配技术进行行人轨迹关联。但现有的跨摄像头行人轨迹跟踪方法由于跨摄像头之间只根据行人特征相似度进行匹配，没有同时对行人出现的跟踪帧中的时空、背景和前景等特征进行匹配，导致跨摄像头行人轨迹匹配时视域特征差异较大，从而降低了跨摄像头行人轨迹匹配的准确性。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种行人轨迹生成方法、装置以及可读存储介质，旨在解决跨摄像头行人轨迹匹配时视域特征差异较大导致行人轨迹匹配的准确性低的问题。

为了达到上述目的，本发明提供一种行人轨迹生成方法，所述行人轨迹生成方法包括以下步骤：

获取各个摄像头检测到的行人轨迹信息，所述行人轨迹信息包括行人及图像背景；

将各个所述行人轨迹信息分别输入预设神经网络模型，以得到各个所述行人轨迹信息信息对应的时空关联深度特征，所述时空关联深度特征包括行人特征、背景及行人轨迹；

确定各个所述时空关联深度特征的相似度；

将所述相似度大于或等于预设阈值的时空关联深度特征对应的行人轨迹信息关联，以生成行人轨迹图。

优选地，所述获取各个摄像头检测到的行人轨迹信息的步骤包括：

获取各个摄像头采集到的跟踪帧序列；

确定各个所述跟踪帧序列中的采样跟踪帧；

根据各个所述采样跟踪帧更新行人模板库；

根据更新后的所述行人模板库生成行人轨迹框架；

获取所述行人轨迹框架中的最新行人跟踪模板；

根据各个所述最新行人跟踪模板生成对应的行人轨迹信息。

优选地，所述根据各个所述最新行人跟踪模板生成对应的行人轨迹信息的步骤包括：

获取各个所述最新行人跟踪模板的行人图像存储路径，并根据各个所述行人图像存储路径获取对应的最新行人图像；

根据各个所述最新行人图像对所述跟踪帧序列中除所述采样跟踪帧外的跟踪帧进行滤波处理，并生成各个所述最新行人图像对应的行人轨迹信息。

优选地，所述根据各个所述采样跟踪帧更新行人模板库的步骤包括：

获取各个所述采样跟踪帧中的多个第一行人图像；