[发明专利]目标监控方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标监控方法，其特征在于，所述目标监控方法包括：

获取第一媒体信息，所述第一媒体信息为包含预设范围内所有目标物的照片或视频；

利用深度神经网络识别所述第一媒体信息中的所述所有目标物的身份形成身份集合，根据所述身份集合确定所述目标物的数量N；

获取第二媒体信息，所述第二媒体信息至少包括两帧画面；

对所述第二媒体信息中的目标物进行去重处理；

从去重处理之后的所述第二媒体信息中确定待追踪目标物的身份以及所述待追踪目标物的数量M；

根据所述所有目标物的数量N和所述待追踪目标物的数量M判断是否有目标物跟踪丢失；

若有目标物跟踪丢失，则根据所述待追踪目标物和所述身份集合确定跟踪丢失的目标物身份。

2.如权利要求1所述的目标监控方法，其特征在于，所述利用深度神经网络识别所述第一媒体信息中的所述所有目标物的身份形成身份集合，包括：

将所述第一媒体信息划分成每一目标物的帧画面集；

利用深度神经网络对所述每一目标物的帧画面集进行特征提取得到所述每一目标物的深度特征；

将所述每一目标物的深度特征经过哈希映射生成对应的标识码，所述标识码用于指示目标物的身份。

3.如权利要求1所述的目标监控方法，其特征在于，所述对所述第二媒体信息中的目标物进行去重处理，包括：

将所述第二媒体信息中每一帧画面中的所述目标物的数量进行累加，得到累加总数；

获取所述第二媒体信息中所述目标物的重复次数；

将所述累加总数减去所述重复次数得到所述数量M。

4.如权利要求1所述的目标监控方法，其特征在于，在所述根据所述待追踪目标物和所述身份集合确定跟踪丢失的目标物身份之后，所述方法还包括：

获取第三媒体信息，所述第三媒体信息是在获取所述第二媒体信息之后采集的照片或视频；

若在所述第三媒体信息中未出现所述跟踪丢失的目标物，则判定所述跟踪丢失的目标物已离开所述预设范围；

若在所述第三媒体信息中出现所述跟踪丢失的目标物，则判定所述跟踪丢失的目标物为视觉丢失。

5.如权利要求4所述的目标监控方法，其特征在于，在所述判定所述跟踪丢失的目标物已离开所述预设范围之后，所述目标监控方法还包括：

将所述所有目标物的数量N减去所述跟踪丢失的目标物的数量统计当前所述预设范围内的目标物数量；

根据当前所述预设范围内的目标物数量和所述跟踪丢失的目标物身份发出警报信息。

6.如权利要求1所述的目标监控方法，其特征在于，所述根据所述所有目标物的数量N和所述待追踪目标物的数量M判断是否有目标物跟踪丢失，包括：

若M小于N，则确定有目标物跟踪丢失；

若M等于N，则确定无目标物跟踪丢失。

7.一种目标监控装置，其特征在于，所述目标监控装置包括：

第一获取模块，用于获取第一媒体信息，所述第一媒体信息为包含预设范围内所有目标物的照片或视频；

第一处理模块，用于利用深度神经网络识别所述第一媒体信息中的所述所有目标物的身份形成身份集合，根据所述身份集合确定所述目标物的数量N；

第二获取模块，用于获取第二媒体信息，所述第二媒体信息至少包括两帧画面；

去重模块，用于对所述第二媒体信息中的目标物进行去重处理；

第二处理模块，用于从去重处理之后的所述第二媒体信息中确定待追踪目标物的身份以及所述待追踪目标物的数量M；

第一判断模块，用于根据所述所有目标物的数量N和所述待追踪目标物的数量M判断是否有目标物跟踪丢失；

第三处理模块，用于当有目标物跟踪丢失时，根据所述待追踪目标物和所述身份集合确定跟踪丢失的目标物身份。