[发明专利]行人再识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供一种行人再识别方法、装置及电子设备，其中的方法包括：将图像帧序列中各图像帧的图像特征输入已训练的注意力模型，以由所述注意力模型输出各图像帧中人体部件特征信息和标签信息；根据所述注意力模型输出的人体部件标签信息，确定人体部件特征信息的有效性以及所属的部件类别；将属于同一部件类别且有效的人体部件特征信息进行融合得到目标特征信息；根据所述目标特征信息识别行人。由此，本发明能够将非人体部件的特征信息如背景特征信息筛除，从而可以适用于复杂的监控场景，且本发明所提供的方法算法较为简单，能够提高行人再识别的效率和减轻系统的运算负担。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及基于多帧信息融合的视频行人再识别方法、装置及电子设备。

背景技术

行人再识别也称行人重识别，是利用计算机视觉技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。而视频行人再识别是指在监控视频中识别出某个特定的已经在监控网络中出现过的行人，即对监控网络中的同一个行人进行再次识别。

相关技术中，视频行人再识别方法一般采用固定部件划分策略，来定位人体的三个部件(人体肩部以上的部分、人体肩部到腰部之间的上半身部分、人体腰部以下的下半身部分)，也即，无论对于何种情形的图像序列，现有视频行人再识别都将每帧图像划分为上、中、下这三个区域，以实现对人体肩部以上部分、上半身部分和下半身部分的定位。从上述描述可知，现有视频行人再识别方法有效的前提条件是：人体需要占满整个图像区域、且人体所有部件都必须存在于图像中。然而，在复杂的监控场景下，并不能保证所有采集到的图像都能满足所述前提条件。当人体未占满整个图像区域或人体某个部件不存在于图像中时，现有视频行人再识别方法会将部分图像背景定位为人体部件，导致人体部件定位错误。故存在识别准确性低、且无法适用于复杂的监控场景下的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种行人再识别方法、装置及电子设备。

本发明的第一方面提供一种行人再识别方法，所述方法包括：

将图像帧序列中各图像帧的图像特征输入已训练的注意力模型，以由所述注意力模型输出各图像帧中人体部件特征信息和标签信息；

根据所述注意力模型输出的人体部件标签信息，确定人体部件特征信息的有效性以及所属的部件类别；

将属于同一部件类别且有效的人体部件特征信息进行融合得到目标特征信息；

根据所述目标特征信息识别行人。

本发明的第二方面提供一种行人再识别装置，所述装置包括特征输入模块、注意力模型、处理模块、融合模块和识别模块；所述注意力模块包括已训练的注意力模型；

所述输入模块用于将图像帧序列中各图像帧的图像特征输入所述注意力模块；

所述注意力模块用于根据各图像帧的图像特征输出各图像帧中人体部件特征信息和标签信息；

所述处理模块用于根据所述注意力模块输出的人体部件标签信息，确定人体部件特征信息的有效性以及所属的部件类别；

所述融合模块用于将属于同一部件类别且有效的人体部件特征信息进行融合得到目标特征信息；

所述识别模块用于根据所述目标特征信息识别行人。

本发明的第三方面提供一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，用于存储可由所述处理器执行的计算机程序；

其中，所述处理器执行所述程序时实现所述行人再识别方法。

相比于现有技术，本发明至少具有以下有益效果：