[发明专利]一种用于监控场景的身份识别方法及装置在审
申请号: | 201811190353.7 | 申请日: | 2018-10-12 |
公开(公告)号: | CN109446936A | 公开(公告)日: | 2019-03-08 |
发明(设计)人: | 黄永祯 | 申请(专利权)人: | 银河水滴科技(北京)有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 王文红 |
地址: | 101500 北京市密云区经济开发区兴盛南路*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 特征信息 监控视频 目标对象 步态特征 监控场景 监控区域 面部特征 身份识别 工作效率 预设距离 自动标注 准确率 申请 | ||
1.一种用于监控场景的身份识别方法,其特征在于,包括:
获取第一对象的第一特征信息,所述第一特征信息包括所述第一对象的步态特征和/或面部特征;
根据所述第一特征信息,在监控视频确定所述第一对象的位置;
从所述监控视频中确定在监控区域内距离所述第一对象的位置在预设距离范围内的至少一个第二对象,并分别提取每个第二对象的第二特征信息,所述第二特征信息包括所述第二对象的步态特征和/或面部特征;
根据所述每个第二对象对应的第二特征信息,在所述监控视频中确定出现在所述监控区域内的目标对象。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一特征信息,在监控视频中确定所述第一对象的位置,具体包括:
获取所述监控视频中出现在所述监控区域内的每个对象的面部特征;
针对所述每个对象的面部特征,检测每个对象的面部特征是否满足面部识别条件;
将面部特征满足所述面部识别条件的对象的面部特征与所述第一对象的面部特征进行匹配,并将面部特征匹配成功的对象在所述监控区域出现的位置确定为所述第一对象的位置;
提取面部特征不满足所述面部识别条件的对象的步态特征,将提取出的步态特征与所述第一对象的步态特征进行匹配,并将步态特征匹配成功的对象在所述监控区域出现的位置确定为所述第一对象的位置。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一特征信息,在监控视频中确定所述第一对象的位置,具体包括:
获取所述监控视频中出现在所述监控区域内的每个对象的面部特征;
将所述每个对象的面部特征与所述第一对象的面部特征进行匹配,并将面部特征匹配成功的对象在所述监控区域出现的位置确定为所述第一对象的位置。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一特征信息,在监控视频中确定所述第一对象的位置,具体包括:
获取所述监控视频中出现在所述监控区域内的每个对象的步态特征;
将所述每个对象的步态特征与所述第一对象的步态特征进行匹配,并将步态特征匹配成功的对象在所述监控区域出现的位置确定为所述第一对象的位置。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个第二对象对应的第二特征信息,在所述监控视频中确定出现在所述监控区域内的目标对象,具体包括:
将每个第二对象的特征信息分别与数据库中存储的特征信息进行匹配,将特征信息匹配成功的第二对象确定为目标对象。
6.根据权利要求1或5所述的方法,其特征在于,在所述监控视频中确定出现在所述监控区域内的目标对象之后,所述方法还包括:
提取所述目标对象的第三特征信息,所述第三特征信息包括所述目标对象的步态特征和/或面部特征;
从所述监控视频中筛选出包含有所述第三特征信息的选定视频帧;
在所述选定视频帧中标注具备所述第三特征信息的所述目标对象。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个第二对象对应的第二特征信息,在所述监控视频中确定出现在所述监控区域内的目标对象,具体包括:
将每个第二对象的步态特征分别输入预先训练好的步态身份识别模型中预测每个第二对象的第一身份,并得到每个第二对象的第一身份的第一预测概率;
将每个第二对象的面部特征分别输入预先训练好的面部身份识别模型中预测每个第二对象的第二身份,并得到每个第二对象的第二身份的第二预测概率;
根据预先设置的所述第一身份的权重和所述第二身份的权重、以及第一预测概率和第二预测概率,分别计算每个第二对象对应的不同身份的第三预测概率;
将每个第二对象对应的第三预测概率最高的身份确定为每个第二对象的预测身份;
将预测身份符合设定身份条件的第二对象确定为所述出现在所述监控区域内的目标对象。
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