[发明专利]一种人包关系检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种人包关系检测方法、装置、设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案通过神经网络结构对待分析图像中的人和包进行识别，并得到人和包的位置，同时获取人关联嵌入向量和包关联嵌入向量，计算出关联嵌入关系成本以及先验成本，并基于关联嵌入关系成本和先验成本构建人包关系对应成本矩阵，对人包关系对应成本矩阵求解后即可得到识别出的人和包的对应关系，提高在拥挤场景下人包对应的效率与准确度。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种人包关系检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

通常情况下，现有的目标检测技术已经相对成熟，应用也比较广泛，但是针对需要确定人包的对应关系等特定场景，仅仅是对特定目标进行检测无法满足需求。

例如在机场、车站等场合，应用人和包检测技术能够检测到包和人，但是却无法给出这个包属于哪个人，这个人有哪些包。虽然基于位置关系的分析能够从一定程度上解决该问题，比如在包和人的相对距离小于一定阈值时，判定这个包和人的从属关系。但上述人包关系对应方法存在准确率不高，在相对拥挤的场景无法应用的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种人包关系检测方法、装置、设备及存储介质，以提高人包对应准确率。

在第一方面，本申请实施例提供了一种人包关系检测方法，包括：

通过人包关系检测网络提取待分析图像中的人位置框、包位置框、人关联嵌入向量和包关联嵌入向量，所述人位置框与所述人关联嵌入向量、所述包位置框与所述包关联嵌入向量一一对应；

根据所述人关联嵌入向量和所述包关联嵌入向量计算关联嵌入关系成本；

根据所述人位置框和所述包位置框计算先验成本；

基于所述关联嵌入关系成本和所述先验成本构建人包关系对应成本矩阵，并基于所述人包关系对应成本矩阵确定人包对应关系。

进一步的，所述根据所述人关联嵌入向量和所述包关联嵌入向量计算关联嵌入关系成本，包括：

获取所述人关联嵌入向量的向量值以及所述包关联嵌入向量的向量值

基于所述人关联嵌入向量的向量值以及所述包关联嵌入向量的向量值根据以下公式计算关联嵌入关系成本：

其中，i表示第i个人，j表示第j个包，表示关联嵌入距离，T₁、T₂为预设阈值，H为预设常数，f_ass()表示单调递增的关联嵌入距离到嵌入损失的映射。

进一步的，所述根据所述人位置框和所述包位置框计算先验成本，包括：

基于所述人位置框和所述包位置框的相对关系，根据以下公式计算先验成本：

其中，i表示第i个人，j表示第j个包，Θ表示所述人位置框和所述包位置框的相对关系，f_prior()表示先验知识到先验损失的映射。

进一步的，所述基于所述关联嵌入关系成本和所述先验成本构建人包关系对应成本矩阵，并基于所述人包关系对应成本矩阵确定人包对应关系，包括：

基于所述关联嵌入关系成本和所述先验成本构建人包关系对应成本矩阵，根据以下公式计算人包关系对应成本：

其中，λ∈[0，1]，i表示第i个人，j表示第j个包，表示关联嵌入关系成本，表示先验成本；

基于所述人包关系对应成本构建人包关系对应成本矩阵；

基于所述人包关系对应成本矩阵确定人包对应关系。