[发明专利]人员身份识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供的技术方案提供了一种人员身份识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方案首先提取目标区域采集的视频数据中多帧图像中每一帧待检测图像所包含人员各自对应的人员运动图像；然后根据时间序列预测模型分别对每一个所述人员运动图像进行身份预测，得到每一个人员的预测身份信息以及该预测身份信息对应的多个人员身份预测信息值；之后分别对每一个人员对应的多个人员身份预测信息值进行汇总，得到每一个人员所对应的人员身份预测信息汇总值；最后根据所述预测身份信息、每一个所述人员身份预测信息汇总值与预设匹配度的匹配关系，确定每一个人员的人员身份信息。因此能够降低人工成本的同时提高识别人员身份信息的时效性和准确性。

技术领域

本申请涉及智能监控技术领域，尤其涉及一种人员身份识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在生产作业过程中，为了保证生产安全和生产调度，需要对人员身份信息进行识别。

相关技术中，可以通过观看生产作业人员的监控视频，了解人员的运动状态及其规律，及时跟踪并识别人员的身份信息，从而更好地管理人员，保证生产安全以及生产调度。

但是，相关技术中，大都是人工凭经验来实现人员身份信息的跟踪识别，繁冗复杂，投入高，回报少且较为辛苦。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种人员身份识别方法、装置、电子设备及存储介质，该识别方法，能够自动对现场的人员进行身份识别，降低人工成本的同时提高识别人员身份信息的时效性和准确性，提高工作效率，从而保证生产安全和生产调度。

本申请第一方面提供了一种人员身份识别方法，包括：

获得视频采集装置采集的视频数据；所述视频数据至少包括多帧图像；

提取所述多帧图像中每一帧待检测图像所包含人员各自对应的人员运动图像；

根据预先训练的时间序列预测模型分别对每一个所述人员运动图像进行身份预测，得到每一个人员的预测身份信息以及该预测身份信息对应的多个人员身份预测信息值；

分别对每一个人员对应的多个人员身份预测信息值进行汇总，得到每一个人员所对应的人员身份预测信息汇总值；

根据所述预测身份信息、每一个所述人员身份预测信息汇总值与预设匹配度的匹配关系，确定每一个人员的人员身份信息。

在一些实施例中，所述提取所述多帧图像中每一帧待检测图像所包含人员各自对应的人员运动图像前还包括：

检测所述多帧图像中的每一幅图像是否符合满足预设要求；所述预设要求用于表征能够从所述图像中提取出人员的动作和/或人员的位置；

将满足预设要求的图像作为待检测图像。

在一些实施例中，所述提取所述多帧图像中每一帧待检测图像所包含人员各自对应的人员运动图像包括：

调用人体图像分割模型对每一帧待检测图像进行人体图像分割，得到每个人员的人员运动图像及其对应的人员位置信息；其中，所述人体图像分割模型为利用基础数据以及训练样本进行训练的机器学习模型，所述基础数据为COCO数据集中人像部分的数据，所述训练样本为对所述目标区域的视频数据中包括待识别人员的分割图像进行标注的图像样本。

在一些实施例中，还包括：

依据所述每个人员的人员位置信息，确定与每个人员各自对应的多个人员运动图像；

将每个人员各自对应的多个人员运动图像划分到各自所属的人员类别中；其中，每一个人员对应一个人员类别。

在一些实施例中，所述人员位置信息包括目标框范围，所述依据所述每个人员的人员位置信息，确定与每个人员各自对应的多个人员运动图像包括：