[发明专利]对象识别方法、系统、电子设备及可读存储介质

说明书

本公开实施例公开了对象识别方法、系统、电子设备及可读存储介质。所述对象识别方法包括：多个深度摄像装置获取不同时间点的点云帧，其中，点云帧中包括至少一个对象；通过所述多个深度摄像装置中的特定摄像装置在获取的特定时间点的点云帧中的至少一个对象中筛选出目标对象，并且读取所述目标对象的特征；基于所述特定摄像装置在获取的不同时间点的点云帧中识别出的所述目标对象的特征，确定在所述目标对象从所述特定摄像装置获取的点云帧中消失后再次识别出所述目标对象的深度摄像装置，可以在行人识别的情况下在保障用户隐私的情况下即可识别出目标对象的特征。

技术领域

本公开涉及物体识别技术领域，具体涉及对象识别方法、系统、电子设备及可读存储介质。

背景技术

在诸如购物、旅游、交通等众多场景中，对移动对象或非移动对象进行跟踪和识别正在变得越来越重要。例如，行人重识别(Person Re-identification)是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术，广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。该问题对于解决多相机间的目标关联有重要意义。此问题在RGB(RED GREEN BLUE，红绿蓝)相机领域已经得到广泛的关注。基于RGB相机的行人重识别方案主要基于人脸特征，安装方式受限，人脸识别导致计算量很大，还存在隐私、合规等方面的问题。即使对于人以外的对象，基于RGB相机的识别方案还是会导致安装困难、计算量过大、以及隐私和合规方面的问题。

发明内容

为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供对象识别方法、系统、电子设备、可读存储介质及计算机程序产品。

第一方面，本公开实施例中提供了一种对象识别方法，包括：

通过多个深度摄像装置获取不同时间点的点云帧，其中，点云帧中包括至少一个对象；

通过所述多个深度摄像装置中的特定摄像装置在获取的特定时间点的点云帧中的至少一个对象中筛选出目标对象，并且读取所述目标对象的特征；

基于所述特定摄像装置在获取的不同时间点的点云帧中识别出的所述目标对象的特征，确定在所述目标对象从所述特定摄像装置获取的点云帧中消失后再次识别出所述目标对象的深度摄像装置。

结合第一方面，本公开在第一方面的第一种实现方式中，所述多个深度摄像装置设置于所述至少一个对象的上方，从上向下获取点云帧。

结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，本公开在第一方面的第二种实现方式中，所述目标对象的特征包括目标对象的高度、体积、反射光振幅、目标对象在所述特定摄像装置所拍摄的场景中的位置、以及所述目标对象的移动速度。

结合第一方面的第一种实现方式，本公开在第一方面的第三种实现方式中，还包括：

基于所述特定摄像装置在获取的不同时间点的点云帧中识别出的所述目标对象的移动速度以外的移动速度以外的特征，计算所述目标对象的移动速度。

结合第一方面的第三种实现方式，本公开在第一方面的第四种实现方式中，还包括：

读取多个深度摄像装置获取的点云帧的时间戳，

其中，所述基于所述特定摄像装置在获取的不同时间点的点云帧中识别出的所述目标对象的移动速度以外的特征，计算所述目标对象的移动速度，包括：

基于所述特定摄像装置在获取的不同时间点的点云帧中识别出的所述目标对象的移动速度以外的特征和所述不同时间点的点云帧的时间戳，计算所述目标对象的移动速度。

结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，本公开在第一方面的第五种实现方式中，所述通过所述多个深度摄像装置中的特定摄像装置在获取的特定时间点的点云帧中的至少一个对象中筛选出目标对象，并且读取所述目标对象的特征，包括：