[发明专利]定位识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种定位识别方法，其特征在于，包括：

接收至少一组局部对象数据，以及至少一组局部标签运动数据；每组局部对象数据中的至少一个局部对象数据表征至少一个待定位对象在单个局部范围内的局部图像定位数据；每组局部标签运动数据包括至少一个无线标签所对应的至少一个局部标签定位数据；所述至少一个无线标签对应至少一个标签身份信息；

基于所述至少一组局部对象数据进行相似度匹配与数据合并，得到全局数据队列；所述全局数据队列中的每个全局数据包含同一待定位对象对应的局部对象数据集合；

针对所述每个全局数据对应的局部对象数据集合进行数据融合，得到所述至少一个待定位对象对应的至少一个全局图像定位数据；

基于所述至少一个局部标签定位数据，对所述至少一个全局图像定位数据进行对象身份识别与定位数据更新，完成对所述至少一个待定位对象的全局定位识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个局部对象数据中的每个局部对象数据包括：局部图像特征与局部图像运动数据；所述基于所述至少一组局部对象数据进行相似度匹配与数据合并，得到全局数据队列，包括：

对于所述每组局部对象数据中的每个局部对象数据，确定预设部位特征库中是否存在与所述每个局部对象数据的局部图像特征匹配的目标预设部位特征；

当存在所述目标预设部位特征时，将同一目标预设部位特征匹配的局部对象数据合并为一个全局数据，得到所述全局数据队列；

当不存在所述目标预设部位特征时，根据所述每个局部对象数据的局部图像特征，计算所述每个局部对象数据与其他每组局部对象数据的图像相似度；并且，根据所述每个局部对象数据的局部图像运动数据，计算所述每个局部对象数据与所述其他每组局部对象数据的时空相似度；

结合所述图像相似度与所述时空相似度得到总相似度，基于所述总相似度对所述至少一组局部对象数据进行数据合并，得到所述全局数据队列。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述每个局部对象数据包括：状态估计协方差数据，所述针对所述每个全局数据对应的局部对象数据集合进行数据融合，得到所述至少一个待定位对象对应的至少一个全局图像定位数据，包括：

根据所述状态估计协方差数据，计算所述每个局部对象数据对应的数据融合权重；所述状态估计协方差数据表征所述局部图像运动数据的变化趋势；

根据所述数据融合权重，对所述局部对象数据集合中每个局部对象数据包括的局部图像运动数据进行加权求和，得到每个全局数据对应的全局图像定位数据，对应作为所述至少一个待定位对象对应的至少一个全局图像定位数据。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个局部标签定位数据，对所述至少一个全局图像定位数据进行对象身份识别与定位数据更新，完成对所述至少一个待定位对象的全局定位识别，包括：

对于所述至少一个局部标签定位数据中的每个局部标签定位数据，通过计算所述每个局部标签定位数据与所述至少一个全局图像定位数据的时空相似度，得到所述每个局部标签定位数据匹配的目标全局图像定位数据，并将所述目标全局图像定位数据对应的全局数据作为目标全局数据；

获取所述每个局部标签定位数据对应的标签身份信息；所述标签身份信息为所述每个局部标签定位数据对应的无线标签在预设身份库中对应的预设身份信息；

获取所述目标全局数据对应的目标图像身份信息；所述图像身份信息为所述目标全局数据包含的局部图像特征在所述预设身份库中对应的预设身份信息；

当所述标签身份信息与所述目标图像身份信息一致时，使用所述每个局部标签定位数据对所述目标全局图像定位数据进行更新，得到目标全局定位数据；所述目标全局定位数据表征对所述至少一个待定位对象中的目标对象的全局定位估计；

所述方法还包括：

当所述标签身份信息与所述目标图像身份信息不一致时，生成表征所述目标对象身份识别异常的定位告警数据。