[发明专利]行人识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及图像处理，提供一种行人识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法能够获取待处理视频，并提取行人图像，分割行人图像，得到包含行人的行人预测框，将行人预测框中的干扰特征进行裁剪，得到感兴趣区域，提取感兴趣区域的感兴趣特征，并将感兴趣特征转换为特征向量，将特征向量与特征预设库中的所有预设特征进行匹配，得到特征向量与每个预设特征的特征相似度，从所有预设特征中选取目标特征，获取与目标特征对应的识别码，并推荐识别码，所述识别码用于指示行人身份。本发明能够提高行人重识别的准确度，进而提高整体的行人搜索结果。此外，本发明还涉及区块链技术，所述识别码可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种行人识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

为了更好地检测监控视频中的某些特定人员，行人检测与行人重识别方式也随之发展。在目前的行人检测与行人重识别方式中，由于在行人检测时无法消除无关人员及干扰背景等因素，进而造成行人重识别的准确度低下，从而影响整体的行人搜索结果。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种行人识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高行人重识别的准确度，进而提高整体的行人搜索结果。

一方面，本发明提出一种行人识别方法，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。

根据本发明优选实施例，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。

根据本发明优选实施例，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。

根据本发明优选实施例，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：