[发明专利]人员轨迹生成方法、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种人员轨迹生成方法、设备及存储介质，其中，人员轨迹生成方法，首先，获取目标人脸特征，对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据，通过特征数据的生成，为后续对该人脸进行查询提供了查询依据；接着，获取监控系统的监控数据，并根据特征数据确定监控数据中与特征数据相对应的目标人员信息，目标人员信息包括目标人员的位置信息，通过以特征数据作为依据，在所有的监控数据中查询并确定目标人员信息，再根据目标人员信息确定对应的若干位置信息，最后，将若干位置信息整理排序，生成轨迹信息，实现了人员轨迹查询高效率和高精准度的效果。

技术领域

本发明属于智能识别技术领域，具体涉及一种人员轨迹生成方法、设备及存储介质。

背景技术

根据现有手段查询人员的活动轨迹是，往往是需要将存储器的视频文件逐条进行查阅，慢慢去播放视频，通过人为的方式进行判断；该方法下会由于公共区域范围大，摄像头数目多，存储的视频文件多等情况，常常在查阅的时候会比较繁琐，需要投入大量的人力和时间成本，而且稍微不留神的情况下会把一些重要视频依据给忽略掉，因此存在轨迹查询效率和精准度均较低的问题。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺点，本发明的目的在于提供一种人员轨迹生成方法、设备及存储介质，旨在解决现有存在轨迹查询效率和精准度均较低的技术问题。

本发明为达到其目的，所采用的技术方案如下：

一种人员轨迹生成方法，包括以下步骤：

获取目标人脸特征；

对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据；

获取监控数据；

根据特征数据确定监控数据中与特征数据相对应的目标人员信息，目标人员信息包括目标人员的位置信息；

根据目标人员信息生成目标人员的若干位置信息；

将若干位置信息整理排序，生成轨迹信息。

进一步地，对目标人脸特征进行特征提取，生成特征数据的步骤中，还包括如下步骤：

根据SIFT算法对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据。

进一步地，根据SIFT算法对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据的步骤包括：

对目标人脸特征用高斯噪声消除的方法去除比较低的候选点，将目标人员的图像余下的候选点作为关键点；

通过每个关键点周围选择一个合适像素区域且划分为子区域，每个子区域生成直方图，通过直方图获取关键点的SIFT特征向量；

当两幅图像的SIFT特征向量生成后，将关键点的SIFT特征向量欧式距离作为两幅图像中关键点的相似性判定度量，匹配不同图像的两个对应特征，确定最佳特征点；

最佳特征点为特征数据。

进一步地，对目标人脸特征用高斯噪声消除的方法去除比较低的候选点，将目标人员的图像余下的候选点作为关键点的步骤包括：

利用高斯函数对图像进行卷积生成尺度空间，并确定若干个采样点，将每个采样点与其附近的相邻点进行比较，当某个相邻点的极值比较是最高或最低时，那么该某个相邻点表示为候选点；

通过候选点与附近的数据进行差值对比，去除对比度低的候选点、去除对低噪声和高敏感的边缘，剩余的候选点作为关键点。

进一步地，获取监控数据的步骤包括：

在公共区域安装多个监控设备；

监控设备通过监控公共区域获得监控数据。