[发明专利]基于AI视频分析的人员跟踪方法及相关装置

权利要求书

1.一种基于AI视频分析的人员跟踪方法，其特征在于，应用于人员跟踪系统，所述人员跟踪系统包括设置于不同位置的多个摄像头，所述方法包括：

在第一时间，利用第一摄像头获取目标人员的第一视频数据，基于所述第一视频数据获取所述目标人员的第一感兴趣特征数据，当检测到所述第一感兴趣特征数据满足预设条件时，获取所述目标人员的体貌特征数据；

从所述第一时间起预设时间间隔内，基于所述目标人员的体貌特征数据，判断是否存在获取到所述目标人员的第二视频数据的第二摄像头；

当不存在所述第二摄像头时，将所述第一摄像头的位置数据存储至第一队列；当存在所述第二摄像头时，基于所述第二视频数据获取所述目标人员的第二感兴趣特征数据，当检测到所述第二感兴趣特征数据满足所述预设条件时，将所述第一摄像头的位置数据和所述第二摄像头的位置数据顺次存储至所述第一队列；

利用第k摄像头获取待定人员的第k视频数据，基于所述第k视频数据获取所述待定人员的感兴趣特征数据，当检测到所述待定人员的感兴趣特征数据满足所述预设条件时，判断所述待定人员是否是所述目标人员，所述第k摄像头是所述多个摄像头中的其中一个，k的取值范围是大于2的一个或多个整数且k每次取值为所述取值范围的其中一个；

当所述待定人员是所述目标人员时，将所述第k摄像头的位置数据存储至所述第一队列；

根据所述第一队列中的位置数据，绘制所述目标人员的行动轨迹。

2.根据权利要求1所述的基于AI视频分析的人员跟踪方法，其特征在于，基于视频数据获取感兴趣特征数据的方法包括：

将视频数据输入卷积神经网络，得到对应的感兴趣特征数据。

3.根据权利要求1所述的基于AI视频分析的人员跟踪方法，其特征在于，所述体貌特征数据包括至少部分身体特征数据和/或至少部分人脸特征数据。

4.根据权利要求1所述的基于AI视频分析的人员跟踪方法，其特征在于，所述判断所述待定人员是否是所述目标人员，包括：

获取所述待定人员的体貌特征数据；

基于所述待定人员的体貌特征数据和所述目标人员的体貌特征数据，获取所述待定人员和所述目标人员的相似度；

当所述相似度不小于预设相似度阈值时，确定所述待定人员是所述目标人员。

5.根据权利要求1所述的基于AI视频分析的人员跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第一队列中的位置数据，绘制所述目标人员的行动轨迹，包括：

利用浏览器加载预设区域的地图和三维模型；

基于所述第一队列中的位置数据，在三维模型的对应位置上绘制多个追踪点；

按照每个追踪点对应的位置数据存储至所述第一队列的先后顺序，对所述多个追踪点进行连线。

6.根据权利要求5所述的基于AI视频分析的人员跟踪方法，其特征在于，所述方法还包括：

绘制一个三维点沿所述连线移动的动画，以模拟出所述目标人员移动过程的动态效果，所述三维点按照每个追踪点对应的位置数据存储至所述第一队列的先后顺序经过所述多个追踪点。

7.根据权利要求5所述的基于AI视频分析的人员跟踪方法，其特征在于，所述浏览器通过基于JavaScript的GIS库加载所述预设区域的地图和三维模型。

8.根据权利要求1所述的基于AI视频分析的人员跟踪方法，其特征在于，所述方法还包括：

当检测到所述第一感兴趣特征数据满足所述预设条件时，生成针对所述目标人员的报警记录；

当不存在所述第二摄像头时，或者，当检测到所述第二感兴趣特征数据满足所述预设条件时，将所述目标人员标记为被追踪人员。

9.根据权利要求1所述的基于AI视频分析的人员跟踪方法，其特征在于，所述感兴趣特征数据是体温数据，所述预设条件是不小于预设温度阈值。