[发明专利]一种高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法

说明书

本发明公开了一种高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，该方法通过两组待匹配目标，得到多个匹配对及其相似度分数；针对双方均未匹配的匹配对，每次只取其中相似度分数较高的一部分匹配对，按照相似度分数从大到小的顺序遍历，并输出匹配对及其相似度分数，作为匹配结果；当某个匹配对中的任一待匹配目标已在匹配结果中出现，则不能作为匹配结果输出；重复遍历未匹配的匹配对直到匹配结果达到预期。本发明首先解决了基于相似度的多目标匹配问题，并相对于其他多目标匹配方法大幅度降低了时间复杂度，提升了效率。

技术领域

本发明属于多目标跟踪、目标重识别、多目标匹配技术领域，尤其涉及一种高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法。

背景技术

随着计算机视觉在人工智能领域的快速发展，在监控以及无人驾驶领域中，单摄像头的多目标跟踪以及跨摄像头的目标重识别算法变得越来越重要，在多目标跟踪以及目标重识别的整体框架中，多目标匹配算法是影响整体跟踪以及重识别算法效率的重要一环，提升多目标匹配算法的效率，即可大幅度提升多目标跟踪的帧率以及目标重识别的效率，对后续算法的实现影响很大。现阶段高效的且和匹配相似度相关的多目标匹配算法较少。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，包括：

通过两个摄像头拍摄到两张图片，分别对两张图片进行目标检测，得到对应的两组目标检测结果；其中，一组目标检测结果包括A个待匹配目标，另一组目标检测结果包括B个待匹配目标；分别对两组待匹配目标进行特征提取，得到每个待匹配目标的特征向量；不同组的待匹配目标两两配对，并根据特征向量计算相似度分数，得到A*B个匹配对及其相似度分数，相似度分数在[0,1]之间；

针对双方均未匹配的匹配对，每次只取其中相似度分数较高的一部分匹配对，按照相似度分数从大到小的顺序遍历，并输出匹配对及其相似度分数，作为匹配结果；当某个匹配对中的任一待匹配目标已在匹配结果中出现，则不能作为匹配结果输出；

如果当前匹配结果中的匹配对数量未达到预期的K组，则再次针对双方均未匹配的匹配对中相似度分数较高的部分，按照相似度分数从大到小的顺序遍历并输出，直到匹配结果达到预期；其中0＜K≤min(A,B)。

进一步地，目标检测结果包括行人。

进一步地，包括以下步骤：

1)将A*B的相似度分数的二维矩阵，转换为一维向量M，其中M的长度为A*B，并记录每个相似度分数在原二维矩阵的行列值，对应在A和B的待匹配目标中索引号；

2)维护一个结果容器R，存储已经选择的匹配对[i,j,N_ij]，其中N_ij为相似度分数，i为分数N_ij在A中的索引号，j为分数N_ij在B中的索引号；

3)从向量M中随机选取一个相似度分数N；

4)遍历向量M的相似度分数，比N大的分数放在左堆H_left，比N小的分数放在右堆H_right；相似度分数N放在左堆或右堆；

5)对左堆H_left进行排序，得到H_left_sorted；

6)按照从大到小的顺序遍历堆H_left_sorted；若当前索引的i或者j不在结果容器R内，则得到匹配对[i,j,N_ij]，加入结果容器R内；若当前索引的i或者j在结果容器R内，则跳过当前相似度分数继续遍历；

7)若结果容器R内的个数大于等于K，则结束匹配，得到结果容器R；