[发明专利]行人识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种行人识别方法，其特征在于，所述行人识别方法包括：

当接收到行人识别请求时，从所述行人识别请求中获取待处理视频，并从所述待处理视频中提取行人图像；

分割所述行人图像，得到多个候选区域，并根据识别出的包含行人的候选区域确定行人预测框；

将所述行人预测框中的干扰特征进行裁剪，并将裁剪后的行人预测框确定为感兴趣区域；

提取所述感兴趣区域的感兴趣特征，并将所述感兴趣特征转换为特征向量，所述感兴趣特征是指所述感兴趣区域中的特征信息；

将所述特征向量与特征预设库中的所有预设特征进行匹配，得到所述特征向量与每个预设特征的特征相似度，所述所有预设特征用于指示行人对象；

根据所述特征相似度从所述所有预设特征中选取目标特征，所述目标特征是指所述特征相似度最高的前N个大于配置值的预设特征，N为预设正整数；

获取与所述目标特征对应的识别码，并推荐所述识别码，所述识别码用于指示行人身份。

2.如权利要求1所述的行人识别方法，其特征在于，所述从所述待处理视频中提取行人图像包括：

从所述待处理视频中提取多张待处理图像及前景图像；

获取所述前景图像中的前景像素，并获取每张待处理图像中的待确定像素；

将每张待处理图像中的所述待确定像素与所述前景像素进行差分运算，得到每张待处理图像的灰度差；

将灰度差大于或者等于预设阈值的待处理图像确定为所述行人图像。

3.如权利要求1所述的行人识别方法，其特征在于，所述分割所述行人图像，得到多个候选区域，并根据识别出的包含行人的候选区域确定行人预测框包括：

提取所述行人图像的图像特征，得到所述行人图像的特征图；

采用区域候选网络将所述特征图分割成所述多个候选区域；

识别所述多个候选区域中是否包含行人，并将包含行人的候选区域确定为目标区域；

确定所述目标区域的区域坐标，并对所述区域坐标进行回归处理，得到检测坐标；

根据所述检测坐标确定所述行人预测框。

4.如权利要求3所述的行人识别方法，其特征在于，所述将所述行人预测框中的干扰特征进行裁剪，并将裁剪后的行人预测框确定为感兴趣区域包括：

获取与所述区域坐标对应的目标坐标系，并根据所述目标坐标系获取所述行人图像的图像坐标；

将所述区域坐标转换为第一矩阵，并将所述图像坐标转换为第二矩阵；

将所述第二矩阵除以所述第一矩阵，得到转换矩阵；

将所述转换矩阵及所述行人预测框输入预先构建的双线性采样器中，得到裁剪掉所述干扰特征的所述感兴趣区域。

5.如权利要求1所述的行人识别方法，其特征在于，所述提取所述感兴趣区域的感兴趣特征包括：

利用预设图像金字塔对所述感兴趣区域进行处理，得到所述预设图像金字塔中每层金字塔的第一特征；

获取配置数量，并从每层金字塔的所述第一特征中提取数量为所述配置数量的第二特征，得到每层金字塔的第二特征；

确定所述第二特征的交集特征，并将所述交集特征确定为所述感兴趣特征。

6.如权利要求1所述的行人识别方法，其特征在于，所述将所述特征向量与特征预设库中的所有预设特征进行匹配，得到所述特征向量与每个预设特征的特征相似度包括：

确定每个预设特征的预设向量；

基于距离公式，计算所述特征向量与每个预设向量的相似度，得到所述特征向量与每个预设特征的特征相似度。

7.如权利要求1所述的行人识别方法，其特征在于，所述根据所述特征相似度从所述所有预设特征中选取目标特征，所述目标特征是指所述特征相似度最高的前N个大于配置值的预设特征，N为预设正整数包括：

将所述特征相似度与所述配置值进行比较，并将大于所述配置值的特征相似度确定为目标特征相似度；

按照所述目标特征相似度从大至小的顺序对所述所有预设特征进行排序，得到特征队列；

从所述特征队列中提取前N个预设特征作为所述目标特征，N为预设正整数。