[发明专利]行人轨迹合并方法、装置以及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种行人轨迹合并方法，其特征在于，包括：

将多个镜头拍摄的视频处理为多张图片；

检测所述多张图片中的人体；

提取所述多张图片中的人体的REID特征；

将所述多个镜头中任一镜头作为目标镜头，识别所述目标镜头对应的一组图片中的人体形成的多段行人轨迹；

以所述多段行人轨迹中任一行人轨迹为目标行人轨迹，从所述多段行人轨迹中识别与所述目标行人轨迹之间存在同行关系的同行人轨迹；

根据所述多个镜头相关的行人轨迹中人体的REID特征和所述多个镜头相关的行人轨迹的同行人轨迹，对所述多个镜头相关的行人轨迹进行分类，将同一类行人轨迹合并。

2.根据权利要求1所述的行人轨迹合并方法，其特征在于，“检测所述多张图片中的人体”的步骤，还包括：

获取所述多张图片中的人体的位置信息和时间信息；

“从所述多段行人轨迹中识别与所述目标行人轨迹之间存在同行关系的同行人轨迹”的步骤，包括：

根据所述多段行人轨迹中人体的位置信息和时间信息，从所述多段行人轨迹中识别与所述目标行人轨迹的同行人轨迹。

3.根据权利要求2所述的行人轨迹合并方法，其特征在于，“从所述多段行人轨迹中识别与所述目标行人轨迹的同行人轨迹”的步骤，包括：

根据所述多段行人轨迹中人体的位置信息和时间信息，计算所述目标行人轨迹与所述其他行人轨迹的时间范围重合度、相对位置关系和/或相对速度；

根据所述目标行人轨迹与所述其他行人轨迹的时间范围重合度、相对位置关系和/或相对速度，从所述多段行人轨迹中识别所述目标行人轨迹的同行人轨迹。

4.根据权利要求1所述的行人轨迹获取方法，其特征在于，在“根据所述多个镜头相关的行人轨迹中人体的REID特征和所述多个镜头相关的行人轨迹的同行人轨迹，对所述多个镜头相关的行人轨迹进行分类，将同一类行人轨迹合并”的步骤之前，还包括：

根据所述多段行人轨迹中人体的REID特征和所述多段行人轨迹的同行人轨迹，对所述多段行人轨迹进行分类，将同一类行人轨迹合并。

5.根据权利要求3所述的行人轨迹合并方法，其特征在于，“根据所述多个镜头相关的行人轨迹中人体的REID特征和所述多个镜头相关的行人轨迹的同行人轨迹，对所述多个镜头相关的行人轨迹进行分类”的步骤包括：

对于所述多段行人轨迹中的第一行人轨迹和第二行人轨迹，根据所述第一行人轨迹和所述第二行人轨迹中人体的REID特征，计算所述第一行人轨迹和所述第二行人轨迹的相似度；

根据所述第一行人轨迹的同行人轨迹和所述第二行人轨迹的同行人轨迹之间的差别，对所述第一行人轨迹和所述第二行人轨迹的相似度进行调整；

根据调整后所述多段行人轨迹之间的相似度，对所述多段行人轨迹进行分类。

6.根据权利要求5所述的行人轨迹合并方法，其特征在于，“对所述多个镜头相关的行人轨迹进行分类”的步骤包括：

使用预设的聚类算法，基于根据调整后所述多段行人轨迹之间的相似度对所述多个镜头相关的行人轨迹进行聚类。

7.根据权利要求1所述的行人轨迹合并方法，其特征在于，“提取所述多张图片中的人体的REID特征”的步骤包括：

通过预设的卷积神经网络模型，提取所述多张图片中的人体的REID特征。