[发明专利]跨相机行人重识别与跟踪方法

权利要求书

1.一种跨相机行人重识别与跟踪方法，其特征在于：包括如下步骤：

1)图像预处理：从视频序列中选择出行人图像以供行人重识别使用，通过输入多张低分辨率行人图像，输出一张清晰的行人图像供行人重识别使用；

2)跨相机协同识别：建立统一时空基准下的开放环境GIS数据模型，在开放环境下利用地理信息系统对相机在标准测绘坐标系上进行标注定位，确定相机视域在地图上的范围，并确定各个相机间的相对位置和视域重合情况；进行行人图像的特征提取，进行相机间行人图像特征匹配；

3)盲区轨迹还原与跟踪：

a、采用目标检测方法首先对行人进行检测，然后利用视域内的摄像头采集到的行人的图像输入到GAN网络进行还原，从而实现对目标轨迹进行持续跟踪；

b、通过地理信息系统将相机捕捉到的图像与真实坐标进行标定，得到目标起点和重点的位置，再通过算法进行集成，得到目标可能的轨迹。

2.根据权利要求1所述的跨相机行人重识别与跟踪方法，其特征在于：基于跨相机行人重识别平台，所述跨相机行人重识别平台包括云端服务器、若干边缘服务器和摄像头，所述云端服务器连接每台边缘服务器，所述边缘服务器与各地区的终端摄像头相连接。

3.根据权利要求1或2所述的跨相机行人重识别与跟踪方法，其特征在于：给云端服务器输入待检索目标信息，云端服务器经过特征识别给出一个特征集；云端服务器将特征集打包下发到各个边缘服务器，边缘服务器对监控视频进行实时演算，提取行人特征集；将提取的行人特征集与云端服务器下发的特征集作比对；若经比对判定其为目标，则将实时目标特征和目标最终出现位置上传至云端服务器，云端服务器记录目标位置然后绘制目标移动轨迹图，并对目标实时特征集进行分析，依此对初始特征集进行更新，以实现目标的识别和跟踪。。

4.根据权利要求3所述的跨相机行人重识别与跟踪方法，其特征在于：若是多个摄像头视域中都出现了目标，则采用多相机协同识别，若是摄像头在同一边缘服务器下，则在边缘服务器中就可以做到多相机协同识别，若摄像头不在同一边缘服务器中，则需将数据上传到云端服务器，在云端服务器中运行多相机协同识别。

5.根据权利要求1所述的跨相机行人重识别与跟踪方法，其特征在于：在步骤1)中，采用生成对抗网络对低分辨率图像进行重建生成器采用多层Resnet变体或者多层VGG变体实现重建图像，判别器采用重建的图像以及真实低分辨率图像作为输入，用以区分真实图像以及重建的图像，设计基于多种类型的生成对抗网络模型的损失函数并集成，最终实现能够输入多张低分辨率行人图像，输出一张较为清晰的行人图像供行人重识别使用。

6.根据权利要求1所述的跨相机行人重识别与跟踪方法，其特征在于：在步骤2)中，具体采用如步骤：①建立统一时空基准下的开放环境地理信息系统数据模型；②建模与相机定位实时协同的开放环境下的建模方法；③利用众源数据支持的地图变化发现与更新；④以跨相机视觉定位过程中实时获取的三维场景为输入，对于相机协同定位的场景进行语义识别和认知。