[发明专利]一种基于形体识别技术的寻人方法

权利要求书

1.一种基于形体识别技术的寻人方法，其特征在于：包括如下步骤：S01、部署NVR和服务器，连接网络摄像头；

S02、选择需要实时预处理的网络摄像头；

S03、对指定网络摄像头的视频进行实时预处理并同时推送视频摘要至客户端；

S04、选择视频摘要，点击检索发现目标。

2.根据权利要求1所述的一种基于形体识别技术的寻人方法，其特征在于：所述NVR用于接收并储存网络摄像头采集并传输的RTSP视频流，所述服务器为四卡机服务器，所述四卡机服务器与NVR连接，用于对NVR中的RTSP视频流进行解码及处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于形体识别技术的寻人方法，其特征在于：所述预处理包括对单帧图像的预处理、每帧间信息的预处理以及特征提取。

4.根据权利要求3所述的一种基于形体识别技术的寻人方法，其特征在于：所述所述单帧图像的预处理包括如下步骤：

A、将图像输入神经网络；

B、经过one-stage算法输出特征；

D、对输出的特征进行解码，得到目标的位置以及类别；

E、经过NMS算法过滤掉重叠区域较大目标，形成最终的目标检测位置。

5.根据权利要求4所述的一种基于形体识别技术的寻人方法，其特征在于：所述每帧间信息的预处理包括：将上一帧最后一层的特征传递到当前帧神经网络特征的对应层，并做平均池化操作，融合前后帧信息。

6.根据权利要求5所述的一种基于形体识别技术的寻人方法，其特征在于：所述平均池化所用公式为：

其中N表示特征图的个数，表示第n个特征图，F表示平均池化后的特征。

7.根据权利要求3所述的一种基于形体识别技术的寻人方法，其特征在于：所述特征提取包括：利用三元损失函数将统一目标样本的距离最小化，不同目标的样本之间距离最大化，最终得到用于提取目标特征的网络结构，将目标图像输入到神经网络后，神经网络输出一个2048维的特征向量。

8.根据权利要求7所述的一种基于形体识别技术的寻人方法，其特征在于：所述三元损失函数公式为：

L＝max(d(a，p)-d(a，n)+margin，0)

其中L表示了损失函数的计算方法，其中a表示anchor样本，p为正样本，n为负样本；d(a，p)表示anchor和正样本之间的距离，d(a，n)表示anchor和负样本之间的距离，margin表示边界值。

9.根据权利要求1所述的一种基于形体识别技术的寻人方法，其特征在于：所述推送的视频摘要仅为人的视频摘要。

10.根据权利要求1所述的一种基于形体识别技术的寻人方法，其特征在于：所述用户选择视频摘要进行检索，服务器会根据收到的该视频摘要的特征值与数据库中的所有摘要特征值进行比对，特征比对采用特征之间的余弦距离来衡量，设特征提取步骤输出的特征向量为X和Y，则两者之间的相似度计算可以表示为如下公式：

其中，Sim(X，Y)表示两个同量X和Y之间的相似度，||x||和||y||分别表示向量X和Y的模，表示向量X和Y的点积，最后按照相似度Sim(X,Y)和预设的一个阈值来进行比较，选择是否进行推送。