[发明专利]一种结合时空和网络一致性的摄像机网络行人重识别方法

摘要

本发明公开了一种结合时空和网络一致性的摄像机网络行人重识别方法，对图像进行摄像机对的行人重识别；对摄像机网络和行人之间分别找到距离和时间差信息，对摄像机对确定距离后对行人速度进行估计并给出一先验值，并以此推出时间差应满足的分布，再结合实际的时间差确定该如何修正相似性分数。得到修正项之后通过一个比例参数控制原始相似性分数和时间地点信息在修正的相似性分数前所占重要性。得到修正相似性分数后，再构建网络整体的优化问题，其中优化目标为一全局相似性定义，约束条件为一致性条件。本发明通过融合了传统摄像机对行人重识别方法，摄像机地理位置，行人时间差等信息，并结合网络一致性，在摄像机网络中执行行人重识别任务。

主权项

一种结合时空和网络一致性的摄像机网络行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：对所有检测到的行人做特征提取，然后分别对每对摄像机对之间的行人对做行人重识别，得到每对行人对之间的原始的相似性分数；第二步：利用摄像机的地理位置信息和视频时间戳信息，构建摄像机网络的时间空间约束；包括：步骤2.1，利用每个摄像机所捕获的视频中检测出的行人对应的时间戳，计算每对摄像机对下的每对行人对之间的时间间隔，得到行人对之间的时间差；步骤2.2，找到每个摄像机覆盖区域的中心，记第i个摄像机覆盖的区域中心坐标为(xi，yi)，由摄像机的地理坐标计算每对摄像机对之间的欧氏距离；步骤2.3，利用求出的行人对之间的时间差和摄像机对之间的欧氏距离，配合一个规范函数把时间差过短的行人对的相似性置零，即将时间差过短的行人对作为异常数据uLoss剔除；第三步：将行人对的时间差映射为一个实数，此映射作为修正函数，用来进一步修正原始的相似性分数；第四步：利用修正后的相似性分数，建立摄像机网络下的行人重识别全局优化目标；包括：首先定义一个全局相似性：设目标变量为一指派矩阵；然后找到一种指派矩阵x()，使得这个全局相似性定义的值最大；第五步：利用指派矩阵x()建立一致性约束条件；第六步：求解优化目标所得的解所对应的行人对间的相似性分数置1，得到最终相似性分数，作为行人比对的依据。