[发明专利]位置关系映射模型的训练方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种位置关系映射模型的训练方法及相关装置，用于提供采集人体在多个镜头中的维度信息。本申请实施例中，针对具有多个监控节点的公共拍摄区域，可建立位置关系映射模型，用于在任一监控节点采集到的目标对象后，可根据该目标对象在该监控节点图像中的位置信息，得到该公共拍摄区域其他监控节点图像中该目标对象的位置信息。在本申请中，采用分布在同一目标场景中的多个监控节点采集的图像来训练位置关系映射模型，使得训练好的位置关系模型可以准确的根据目标对象在其中一个监控节点中的位置信息得到目标对象在其它监控节点中的位置信息，且操作简单容易实现。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种位置关系映射模型的训练方法及相关装置。

背景技术

安防行业在AI,大数据等技术的支撑下，在百行百业均获得了极大的发展，功能更加多样化，复杂化，人性化。在发生异情时，单一维度的人体特征采集已无法满足用户的需求。

相关技术中主要是前端摄像头采用人脸抓拍机、高清结构化相机等多个独立摄像头进行目标特征采集，后端软件平台系统进行多个场景下人体特征关联。但同一时空下，能采集到的目标特征角度和维度一般比较单一及有限，且不易实现多个人脸抓拍机之间的同步。

发明内容

本申请的目的是提供一种位置关系映射模型的训练方法及相关装置，用于提供采集人体在多个镜头中的维度信息。

第一方面，本申请实施例提供了一种位置关系映射模型的训练方法，所述位置关系映射模型应用于目标场景，所述目标场景中包括多个监控节点，所述多个监控节点时间同步，所述方法包括：

控制所述多个监控节点同步采集视频；其中，样本对象在所述多个监控节点的共同监控范围内移动；

针对每个监控节点，从所述监控节点采集的视频筛选出包含样本对象的图像序列，并提取出所述样本对象在所述图像序列的各帧图像中的位置信息；

基于各帧图像的时间戳，确定同一时间各监控节点采集到的样本对象的位置信息构建第一训练样本；其中，所述第一训练样本中包括样本对象在第一监控节点采集的图像中的第一样本位置，和，所述样本对象在各第二监控节点采集的图像中的第二样本位置，所述第一监控节点为所述多个监控节点中的任意监控节点，所述第二监控节点为所述多个监控节点中除所述第一监控节点之外的监控节点；

采用所述第一训练样本训练所述位置关系映射模型。

在申请中，采用分布在同一目标场景中的多个监控节点采集的图像来训练位置关系映射模型，使得训练好的位置关系模型可以准确的根据目标对象在其中一个监控节点中的位置信息得到目标对象在其它监控节点中的位置信息，且操作简单容易实现。

在一些可能的实施例中，所述监控节点采集的视频筛选出包含样本对象的图像序列，包括：

对所述监控节点采集的视频中的各帧图像分别针对所述样本对象进行目标检测，筛选出包含所述样本对象的图像；

按照图像的时间戳，对筛选出的图像进行排序得到所述图像序列。

在本申请中，采用从各帧图像中筛选出包含样本对象的图像的方法，进一步提高了效率，且避免了无用图像进行后续步骤造成的资源的浪费。

在一些可能的实施例中，所述方法还包括：

针对任意一路监控节点，基于所述监控节点采集的所述视频中包括的所有样本对象的位置信息，确定采集的位置信息所对应的采样范围相对所述监控范围的占比；

若所述占比小于预设占比阈值，则继续采集视频。

在本申请中，通过确定采集的位置信息的在监控范围中的占比，来确定采集的样本的全面性，使得训练出的位置关系映射模型更加的准确。