[发明专利]一种分布式识别跟踪系统

说明书

本发明公开了一种分布式识别跟踪系统，通过分布式部署辅边缘计算系统和主边缘计算系统，使辅边缘计算系统可以根据主边缘计算系统下发的跟踪目标个人信息，开展跟踪目标的持续跟踪和轨迹刻画，实现计算资源配置优化，而主边缘计算系统则根据辅边缘计算系统上报的异常目标个人信息进行精确的目标身份识别，主辅系统之间数据交互通畅及时，实现了计算和存储的联合优化配置，为实现目标轨迹刻画和身份确认提供了详尽准确的数据基础。

技术领域

本发明涉及监控领域，特别是涉及一种分布式识别跟踪系统。

背景技术

摄像头可以获取到其拍摄范围内运动中目标的人体多维特征信息，包括身高体态、行为习惯、肢体缺陷等，其拍摄到的监控内容可以作为目标人员的追踪依据。目前广域持续跟踪和步态特征提取属于两个专业研究领域，其中，广域持续跟踪重点解决跨摄像头的海量行人下的个人持续跟踪，计算量大但是精确性较差，无法构建标准数据库并开展精确搜索对比。精确特征提取主要解决重点环境下的个人身高、着装和步态的提取，能够构建精确地特征数据库并支持搜索对比识别。但是由于存储资源和计算资源受限，目前尚缺乏将二者集成的系统，并且鲜见针对广域持续跟踪和步态特征提取的总体设计。

发明内容

本发明提供一种分布式识别跟踪系统，用以解决现有技术中由于存储资源和计算资源受限，造成的广域持续跟踪和步态特征提取功能无法集成的问题。

为解决上述技术问题，一方面，本发明提供一种分布式识别跟踪系统，包括：辅边缘计算系统，用于在监测到异常行为时，将所述异常目标的个人特征信息发送至主边缘计算系统；并根据所述主边缘计算系统下发的跟踪目标的个人特征信息，对所述跟踪目标进行跟踪和轨迹刻画；主边缘计算系统，用于根据所述异常目标的个人特征信息，进行所述异常目标的身份识别；并获取所述跟踪目标的个人特征信息，将所述跟踪目标的个人特征信息下发至所述辅边缘计算系统。

进一步，每个所述主边缘计算系统与M个辅边缘计算系统连接，其中，M为大于1的整数。

进一步，所述主边缘计算系统，具体用于：根据所述异常目标的个人特征信息，检测所述主边缘计算系统的个人多维特征数据库中是否包括所述异常目标的个人特征信息；在所述主边缘计算系统的个人多维特征数据库中包括所述异常目标的个人特征信息的情况下，确定所述异常目标的身份；在所述主边缘计算系统的个人多维特征数据库中未包括所述异常目标的个人特征信息的情况下，将所述异常目标的个人特征信息发送至大数据核心云中心。

进一步，所述大数据核心云中心与N个主边缘计算系统连接，其中，N为大于1的整数。

进一步，所述大数据核心云中心，具体用于：接收所述主边缘计算系统发送的所述异常目标的个人特征信息；联合所有所述大数据核心云中心控制的主边缘计算系统的个人多维特征数据库，进行所述异常目标的身份识别。

进一步，所述个人特征信息至少包括以下之一：身高、着装、步态。

本发明通过分布式部署辅边缘计算系统和主边缘计算系统，使辅边缘计算系统可以根据主边缘计算系统下发的跟踪目标个人信息，开展跟踪目标的持续跟踪和轨迹刻画，实现计算资源配置优化，而主边缘计算系统则根据辅边缘计算系统上报的异常目标个人信息进行精确的目标身份识别，主辅系统之间数据交互通畅及时，实现了计算和存储的联合优化配置，为实现目标轨迹刻画和身份确认提供了详尽准确的数据基础。

附图说明

图1是本发明第一实施例中分布式识别跟踪系统的结构示意图；

图2是本发明第一实施例中实现目标跟踪和轨迹刻画功能的流程图；

图3是本发明第一实施例中实现异常目标身份识别功能的流程图；

图4是本发明第一实施例中另一种实现异常目标身份识别功能的流程图。

具体实施方式