[发明专利]行人轨迹的跟踪方法、计算机设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种行人轨迹的跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

对视频进行解析，以获取多条行人轨迹片段；

获取不同行人轨迹片段在时间与空间维度上的时空相似度，并获取不同行人轨迹片段的表观相似度；

根据所述时空相似度与所述表观相似度，获取不同行人轨迹片段的轨迹相似度；

根据所述轨迹相似度对不同行人轨迹片段进行跟踪融合。

2.根据权利要求1所述的行人轨迹的跟踪方法，其特征在于，“获取不同行人轨迹片段在时间与空间维度上的时空相似度”的步骤具体包括：

采用时空一致性估计模型，估计不同行人轨迹片段在时间与空间维度上的时空一致性分数；

根据所述时空一致性分数，获取所述时空相似度；

其中，所述时空一致性估计模型通过下列方式训练得到：

分别对多个相机在同一时间段内采集的视频进行解析，以获取多条行人轨迹片段；

针对每条行人轨迹片段，获取与当前行人轨迹片段在时间上相邻的一条其他行人轨迹片段并将其与当前行人轨迹片段形成一个片段对；

针对每个片段对，判断当前片段对中两条行人轨迹片段的行人类别标签是否一致，根据判断的结果设定当前片段对的伪标签，所述伪标签用于表示当前片段对中两条行人轨迹片段是否属于同一个行人；

采用所述片段对及其伪标签并使用分类损失函数，训练得到时空一致性估计模型。

3.根据权利要求2所述的行人轨迹的跟踪方法，其特征在于，“根据所述时空一致性分数，获取所述时空相似度”的步骤具体包括：

判断两条行人轨迹片段在时间上是否相邻；

若是，则将时空一致性分数作为两条行人轨迹片段的时空相似度；

若否，则将两条行人轨迹片段的时空相似度设置为0。

4.根据权利要求3所述的行人轨迹的跟踪方法，其特征在于，“判断两条行人轨迹片段在时间上是否相邻”的步骤具体包括：

判断两条行人轨迹片段是否满足下列条件：

min{|b_j-e_i|,|b_i-e_j|}T_g；

若满足，则判定两条行人轨迹片段在时间上相邻；

若不满足，则判定两条行人轨迹片段在时间上不相邻；

其中，b_i和e_i分别表示一条行人轨迹片段的开始时间和结束时间，b_j和e_j分别表示另一条行人轨迹片段的开始时间和结束时间，T_g表示时间阈值。

5.根据权利要求2所述的行人轨迹的跟踪方法，其特征在于，在“针对每个片段对，判断当前片段对中两条行人轨迹片段的行人类别标签是否一致，根据判断的结果设定当前片段对的伪标签”的步骤之前，所述方法还包括通过下列方式获取行人轨迹片段的行人类别标签：

分别获取每条行人轨迹片段的表观特征；

根据所述表观特征对行人轨迹片段进行聚类，以形成多个聚类簇；

根据所述聚类簇的簇号，获取所述聚类簇中每条行人轨迹片段的行人类别标签。

6.根据权利要求2所述的行人轨迹的跟踪方法，其特征在于，“根据判断的结果设定当前片段对的伪标签”的步骤具体包括：

若当前片段对中两条行人轨迹片段的行人类别标签一致，则将当前片段对的伪标签设定成1；

若当前片段对中两条行人轨迹片段的行人类别标签不一致，则将当前片段对的伪标签设定成0。

7.根据权利要求1所述的行人轨迹的跟踪方法，其特征在于，“根据所述时空相似度与所述表观相似度，获取不同行人轨迹片段的轨迹相似度”的步骤具体包括：

对所述时空相似度与所述表观相似度进行加权和计算；

根据加权和计算的结果，获取所述轨迹相似度。