[发明专利]一种基于视频的行人识别方法、装置、存储介质及终端

说明书

本发明公开了一种基于视频的行人识别方法、装置、存储介质及终端，所述方法包括：对第一特征和第二特征进行特征匹配，在满足预设匹配条件的情况下，从至少一个第二视频，匹配出目标视频；其中，预设匹配条件包括用于进行局部特征匹配的第一预设匹配条件和用于进行运动轨迹特征匹配的第二预设匹配条件；确定目标视频中的行人为目标行人。因此，采用本申请实施例，由于匹配目标视频的匹配过程不仅包括通过第一预设匹配条件进行局部特征匹配的第一匹配过程，还包括通过第二预设匹配条件进行运动轨迹特征匹配的第二匹配过程，因此，匹配出的目标视频更加精准，最终，从目标视频中确定的目标行人也更加精准，提高了识别的精准度。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于视频的行人识别方法、装置、存储介质及终端。

背景技术

随着科技的进步，公共安全问题逐渐引起用户的关注。目前各种公共场所，无论是在商场，小区，医院，商场，飞机场，地铁站等人群聚集的地方，为了保证用户的公共安全，一般在各个公共场所的各个区域均布置有多个图像采集装置，例如，摄像头。在监控室，当某一个图像采集装置，例如，某一摄像头中出现可疑对象之后，通过布置在其它区域的多个摄像头继续跟踪该可疑对象的后续视频。这样，在确定出某一个行人为可疑对象时，就要对后续其它摄像头拍摄到的视频进行识别，识别出该可疑对象。

但是，现有的对视频中的行人进行识别的方法，往往是从海量视频中人工检索包括可疑对象的视频，或者，采用基于卷积神经网络算法构建的模型，或者，采用递归神经网络算法构建的模型，对多个视频中的视频特征进行特征比对和识别，最终得到目标视频。

但是，由于现有的卷积神经网络算法和递归神经网络算法均不够智能，无法识别出能够区别不同行人的关键信息，从而导致识别出的目标视频中的目标行人不够精准，与实际有较大偏差。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于视频的行人识别方法、装置、存储介质及终端。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于视频的行人识别方法，所述方法包括：

获取目标行人的第一视频中的第一特征集合以及获取待比对行人的至少一个第二视频中的第二特征集合，其中，所述第一特征集合至少包括第一局部特征和第一运动轨迹特征中的任一一项，所述第二特征集合至少包括第二局部特征和第二运行轨迹特征中的任一一项；

对所述第一特征和所述第二特征进行特征匹配，在满足预设匹配条件的情况下，从所述至少一个第二视频，匹配出目标视频；其中，所述预设匹配条件包括用于进行局部特征匹配的第一预设匹配条件和用于进行运动轨迹特征匹配的第二预设匹配条件；

确定所述目标视频中的行人为所述目标行人。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于视频的行人识别装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标行人的第一视频中的第一特征集合以及获取待比对行人的至少一个第二视频中的第二特征集合，其中，所述第一特征集合至少包括第一局部特征和第一运动轨迹特征中的任一一项，所述第二特征集合至少包括第二局部特征和第二运行轨迹特征中的任一一项；

匹配模块，用于对所述第一特征和所述第二特征进行特征匹配，在满足预设匹配条件的情况下，从所述至少一个第二视频，匹配目标视频；其中，所述预设匹配条件包括用于进行局部特征匹配的第一预设匹配条件和用于进行运动轨迹特征匹配的第二预设匹配条件；

确定模块，用于确定所述匹配模块匹配的所述目标视频中的行人为所述目标行人。