[发明专利]跨镜行人轨迹追踪的方法、系统、电子装置和存储介质

说明书

本申请涉及一种跨镜行人轨迹追踪的方法、系统、电子装置和存储介质，通过图像采集设备抓拍人像图，根据人像图、时间戳和图像采集设备的位置信息形成一级结构化信息；站点服务器获取站点范围内多个图像采集设备的一级结构化信息，根据一级结构化信息获取目标行人的人像识别置信度，并判断人像识别置信度是否大于人脸绝对置信阈值，若判断结果为是，则将一级结构化信息保存到目标行人对应的目标ID中，由目标ID的多条一级结构化信息得到二级结构化信息；云服务器获取多个站点服务器的二级结构化信息，并将多条二级结构化信息按时间戳和图像采集设备的位置信息进行整合，得到目标ID对应的行人实时轨迹，提高了行人轨迹追踪的精度和实时性。

技术领域

本申请涉及行人轨迹追踪技术领域，特别是涉及跨镜行人轨迹追踪的方法、系统、电子装置和存储介质。

背景技术

跨镜行人轨迹实时追踪，是指在跨摄像头下对行人进行识别和归档，检索出同一个人先后出现在哪些摄像头下，以此来实现对行人轨迹进行实时追踪， 当前跨镜行人追踪方法为：在应用场景的主通道上设置大量的摄像头，以摄像头点位为坐标构建行人轨迹；使用行人检测技术，在摄像头实时画面中检测出所有人体图像，并以该图像为目标，对该目标进行同摄像头下的实时跟踪；以跟踪目标所在的摄像头为中心，使用行人重识别技术在周围一定范围内的所有摄像头中查找该跟踪目标；记录查找结果，形成该跟踪目标的实时轨迹。该方法依赖于行人重识别技术，在大流量、行人遮挡、环境复杂的情况下，行人特征会存在缺失和污染的情况，严重降低行人轨迹追踪的精度，且所有算法计算均在云平台上实现，计算速度慢，实时性低。

目前针对相关技术中通过行人重识别技术实现跨镜行人追踪，行人轨迹追踪的精度和实时性低的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种跨镜行人轨迹追踪的方法、系统、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中通过行人重识别技术实现跨镜行人追踪，行人轨迹追踪的精度和实时性低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种跨镜行人轨迹追踪的方法，所述方法包括：

图像采集设备抓拍人像图，根据所述人像图、时间戳和所述图像采集设备的位置信息形成一级结构化信息，其中，所述人像图包括行人图像和人脸图像；

站点服务器获取站点范围内多个所述图像采集设备的所述一级结构化信息，根据所述一级结构化信息获取目标行人的人像识别置信度，并判断所述人像识别置信度是否大于人脸绝对置信阈值，若判断结果为是，则将所述一级结构化信息保存到所述目标行人对应的目标ID中，若判断结果为否，则获取所述目标行人的多模态融合置信度，判断所述多模态融合置信度是否大于多模态融合置信阈值，若判断结果为是，则将所述一级结构化信息保存到所述目标ID中，由所述目标ID的多条所述一级结构化信息得到二级结构化信息，其中，所述二级结构化信息指示所述站点范围内的所述目标行人的轨迹；

云服务器获取多个所述站点服务器的所述二级结构化信息，并将多条所述二级结构化信息按所述时间戳和所述图像采集设备的位置信息进行整合，得到所述目标ID对应的行人实时轨迹。

在其中一些实施例中，所述获取所述目标行人的多模态融合置信度，判断所述多模态融合置信度是否大于多模态融合置信阈值包括：

所述站点服务器根据所述一级结构化信息获取所述目标行人的绝对路径置信度、行人重识别置信度和行人属性相似度，并根据所述绝对路径置信度、所述行人重识别置信度、所述行人属性相似度和所述人像识别置信度，获取所述目标行人的多模态融合置信度；

判断所述多模态融合置信度是否大于多模态融合置信阈值，若判断结果为是，则将所述一级结构化信息保存到所述目标ID中。

在其中一些实施例中，所述站点服务器根据所述一级结构化信息获取所述目标行人的绝对路径置信度包括：