CN113158953A - 一种人员查找方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种人员查找方法、装置、设备及介质,由于本申请实施例中,在接收到人员查找指令后,可以基于包含设定的第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到运动轨迹的第一运动轨迹,将该第一运动轨迹中的图像与待查找人员的目标图像进行匹配,确定目标人员的位置信息,由于第一运动轨迹中包含多张图像,只要存在与第一目标图像匹配成功的图像,即使存在图像不清晰的图像,也能够准确的确定目标人员的位置信息,因此可以有效的解决基于人脸识别技术不能准确的识别到待查找的目标人员,影响用户体验的问题。
Description
技术领域
本申请涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种人员查找方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着计算机视觉的快速发展,在出现人员失踪的情况下,确定图像采集设备采集到的图像中是否包含该失踪人员的方法实现人员的查找的方式越来越普遍,现有技术中,在人员查找的过程中,基于获得的图像采集设备当前采集到的图像进行人脸识别,若此时采集到的人脸距离图像采集设备的距离过大或者人未正对图像采集设备,也就是该人脸相对于图像采集设备的正对位置偏转角度过大,则会出现当前获取的图像不清晰的情况,因此基于人脸识别技术不能准确的识别到待查找的目标人员,影响用户体验。
发明内容
本申请提供了一种人员查找方法、装置、设备及介质,用以解决现有技术中基于人脸识别技术不能准确的识别到待查找的目标人员,影响用户体验的问题。
本申请提供了一种人员查找方法,所述方法包括:
接收人员查找指令,其中,所述人员查找指令中携带待查找人员的第一目标图像;
在跟踪得到的历史运动轨迹中,确定包含设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到运动轨迹的第一运动轨迹,将所述第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像进行匹配;
若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像,则根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述跟踪得到的历史运动轨迹包括:
若识别到第一图像中包含行人,确定所述第一图像中包含的行人的子图像与预先保存的设定人员的图像的第一相似度是否大于预设的第一相似度阈值,若确定所述第一相似度大于预设的第一相似度阈值,则确定所述第一图像的第一置信度是否大于预设的第一置信度阈值;
若是,则对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹;
若否,则对所述行人进行跟踪,确定在跟踪的过程中是否存在第二置信度大于预设的第一置信度阈值的第二图像,若存在,且确定所述第二图像与所述设定人员的图像的第二相似度大于预设的第一相似度阈值,则继续对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹。
进一步地,若存在该大于预设的第二置信度阈值的第二图像,但所述第二图像与所述预先保存的设定人员的图像的第二相似度不大于预设的第一相似度阈值,所述方法还包括:
停止对所述行人的跟踪,并删除获得的运动轨迹。
进一步地,所述保存获得的运动轨迹之后,所述方法还包括:
确定所述运动轨迹中的图像与所述设定人员的图像的相似度,并将相似度的最大值确定为目标相似度并保存;
确定所述运动轨迹中图像的置信度,将置信度的最大值确定为目标置信度并保存。
进一步地,确定存在与所述第一目标图像匹配成功的图像包括:
针对每个第一运动轨迹,根据预先保存的该第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像对应的第一目标相似度,若确定所述第一目标相似度大于预设的第二相似度阈值,则确定存在与所述第一目标图像匹配成功的图像。
进一步地,所述若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像之后,根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息之前,所述方法还包括:
若预先保存的所述第一运动轨迹对应的所述第一目标置信度大于预设的第二置信度阈值,则进行后续的根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的步骤。
进一步地,若所述第一目标相似度不大于预设的第二相似度阈值,或者所述第一目标置信度不大于预设的第二置信度阈值,所述方法还包括:
按照相似度最大值从大到小的顺序,对设定第二时间长度的第二运动轨迹进行排序,其中所述设定第二时间长度大于所述设定第一时间长度;
查找排序在前的第一设定数量的第二运动轨迹,显示所述第二运动轨迹中置信度最大值对应的第一候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中包含目标人员,则根据所述第一候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述方法还包括:
若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第一设定数量的第二运动轨迹外的排序在前的第二设定数量的第三运动轨迹,显示所述第三运动轨迹中置信度最大值对应的第二候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第二候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第二候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述根据所述包含所述目标人员的第二候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息包括:
将包含所述目标人员的候选图像更新为第二目标图像;
针对第二运动轨迹,确定预先保存的该第二运动轨迹中的图像与所述第二目标图像对应的第二目标相似度;
按照相似度最大值从大到小的顺序,对所述的第二运动轨迹进行排序;查找排序在前的第三设定数量的第四运动轨迹,并将所述第四运动轨迹按照时间从晚到早的顺序进行排序;
查找排序在前的第四设定数量的第五运动轨迹,显示所述第五运动轨迹中置信度最大值对应的第三候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述第三候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述方法还包括:
若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第四设定数量的第五运动轨迹外的排序在前的第五设定数量的第六运动轨迹,显示所述第六运动轨迹中置信度最大值对应的第四候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第四候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第四候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的操作。
本申请提供了一种人员查找装置,所述装置包括:
查找模块,用于接收人员查找指令,其中,所述人员查找指令中携带待查找人员的第一目标图像;
处理模块,用于在跟踪得到的历史运动轨迹中,确定包含设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到运动轨迹的第一运动轨迹,将所述第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像进行匹配;
确定模块,用于确定若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像,则根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述处理模块,具体用于若识别到第一图像中包含行人,确定所述第一图像中包含的行人的子图像与预先保存的设定人员的图像的第一相似度是否大于预设的第一相似度阈值,若确定所述第一相似度大于预设的第一相似度阈值,则确定所述第一图像的第一置信度是否大于预设的第一置信度阈值;若是,则对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹;若否,则对所述行人进行跟踪,确定在跟踪的过程中是否存在第二置信度大于预设的第一置信度阈值的第二图像,若存在,且确定所述第二图像与所述设定人员的图像的第二相似度大于预设的第一相似度阈值,则继续对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹。
进一步地,所述处理模块,还用于若存在该大于预设的第二置信度阈值的第二图像,但所述第二图像与所述预先保存的设定人员的图像的第二相似度不大于预设的第一相似度阈值,停止对所述行人的跟踪,并删除获得的运动轨迹。
进一步地,所述确定模块,还用于确定所述运动轨迹中的图像与所述设定人员的图像的相似度,并将相似度的最大值确定为目标相似度并保存;确定所述运动轨迹中图像的置信度,将置信度的最大值确定为目标置信度并保存。
进一步地,所述处理模块,具体用于针对每个第一运动轨迹,根据预先保存的该第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像对应的第一目标相似度,若确定所述第一目标相似度大于预设的第二相似度阈值,则确定存在与所述第一目标图像匹配成功的图像。
进一步地,所述确定模块,还用于若预先保存的所述第一运动轨迹对应的所述第一目标置信度大于预设的第二置信度阈值,则进行后续的根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的步骤。
进一步地,所述确定模块,还用于按照相似度最大值从大到小的顺序,对设定第二时间长度的第二运动轨迹进行排序,其中所述设定第二时间长度大于所述设定第一时间长度;查找排序在前的第一设定数量的第二运动轨迹,显示所述第二运动轨迹中置信度最大值对应的第一候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中包含目标人员,则根据所述第一候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述确定模块,还用于若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第一设定数量的第二运动轨迹外的排序在前的第二设定数量的第三运动轨迹,显示所述第三运动轨迹中置信度最大值对应的第二候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第二候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第二候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述确定模块,具体用于将包含所述目标人员的候选图像更新为第二目标图像;针对第二运动轨迹,确定预先保存的该第二运动轨迹中的图像与所述第二目标图像对应的第二目标相似度;按照相似度最大值从大到小的顺序,对所述的第二运动轨迹进行排序;查找排序在前的第三设定数量的第四运动轨迹,并将所述第四运动轨迹按照时间从晚到早的顺序进行排序;查找排序在前的第四设定数量的第五运动轨迹,显示所述第五运动轨迹中置信度最大值对应的第三候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述第三候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述确定模块,还用于若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第四设定数量的第五运动轨迹外的排序在前的第五设定数量的第六运动轨迹,显示所述第六运动轨迹中置信度最大值对应的第四候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第四候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第四候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的操作。
本申请提供了一种电子设备,所述电子设备包括处理器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述任一所述人员查找方法的步骤。
本申请提供了一种计算机可读存储介质,其存储有可由终端执行的计算机程序,当所述程序在所述终端上运行时,使得所述终端执行上述任一项所述人员查找方法的步骤。
本申请实施例中,接收人员查找指令,其中,该人员查找指令中携带待查找人员的第一目标图像,将该第一目标图像与设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到的第一运动轨迹中的图像进行匹配,若存在与该第一目标图像匹配成功的图像,则根据该第一运动轨迹中图像的采集位置,确定该目标人员的位置信息,由于本申请实施例中,在接收到人员查找指令后,可以基于在设定的第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到的第一运动轨迹,将该第一运动轨迹中的图像与待查找人员的目标图像进行匹配,确定目标人员的位置信息,由于第一运动轨迹中包含多张图像,只要存在与第一目标图像匹配成功的图像,即使存在图像不清晰的图像,也能够准确的确定目标人员的位置信息,因此可以有效的解决基于人脸识别技术不能准确的识别到待查找的目标人员,影响用户体验的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一些实施例提供的一种人员查找方法的过程示意图;
图2为本申请一些实施例提供的一种确定跟踪得到的运动轨迹的过程示意图;
图3为本申请一些实施例提供的人员查找的流程图;
图4为本申请一些实施例提供的一种人员查找装置结构示意图;
图5为本申请一些实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本申请保护的范围。
为了人员查找的准确性,提高用户体验,本申请实施例提供了一种人员查找方法、装置、设备及介质。
实施例1:
图1为本申请一些实施例提供的一种人员查找方法的过程示意图,该过程包括以下步骤:
S101:接收人员查找指令,其中,所述人员查找指令中携带待查找人员的第一目标图像。
本申请实施例提供的人员查找方法应用于电子设备,该电子设备可以是图像采集设备,或者服务器等设备。
在本申请中,若存在查找人员的需求,则可以向电子设备发送人员查找指令,其中,该人员查找指令中携带待查找人员的信息,其中,该待查找人员的信息可以为待查找人员的第一目标图像。具体的,可以在电子设备中预先保存多张设定人员的图像,在存在查找需求时,可以在该电子设备预先保存的多张设定人员的图像中选择待查找的人员的图像,将选择的图像作为第一目标图像。或者也可以是向电子设备发送携带待查找的人员的第一目标图像的人员查找指令,电子设备在接收到人员查找指令后,确定该人员查找指令中携带的查找人员的第一目标图像。
S102:在跟踪得到的历史运动轨迹中,确定包含设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到的运动轨迹的第一运动轨迹,将所述第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像进行匹配。
在本申请中,电子设备基于图像采集设备采集到的图像,针对图像中包含的每个人员进行跟踪,获得了每个人员的运动轨迹。在接收到人员查找指令后,在跟踪得到的运动轨迹中,查找包含设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到的运动轨迹的第一运动轨迹,该第一运动轨迹中包含在采集到的包含该第一候选人员的所有图像,且采集到每张图像的时间也是确定的。其中,该轨迹跟踪算法为现有技术,在此不做赘述。
由于监控范围内出现的人员可能为需进行跟踪的人员,也可能为不需进行跟踪的人员,假如,该监控范围为小区,进行跟踪查找的服务只针对本小区居住的人员开放,因此,电子设备可以基于图像采集设备采集到的图像中包含小区居住的人员进行轨迹跟踪。因此,该第一候选人员可以为小区居住的人员。
在接收到人员查找指令后,由于该待查找的人员此时可能还在可以监控的范围内,也可能不在可以监控的范围内,因此,为了确定该待查找人员是否还在可以监控的范围内,在本申请中,该第一运动轨迹可以为在设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到的运动轨迹,其中,该设定第一时间长度对应的时间段为接收到人员查找指令之前的时间段,且该设定第一时间长度对应的时间段与当前查找人员的时间非常接近,也就是说,该设定第一时间长度内的第一运动轨迹中的最新采集的图像的采集时间与当前接收到人员查找指令的时间可以默认为是相同的。其中,该设定第一时间长度可以为3分钟,也可以为5分钟。
由于该设定第一时间长度对应的运动轨迹可能不是一段完整的运动轨迹,也就是说该设定第一时间长度对应的运动轨迹可能是第一运动轨迹中的部分轨迹,为了保证识别的完整性,在本申请实施例中,该第一运动轨迹是将包含该设定第一时间长度对应的运动轨迹都作为第一运动轨迹,即任一运动轨迹如果其包含设定第一时间长度对应的运动轨迹,则该运动轨迹的全部即为第一运动轨迹。例如在对行人进行跟踪的过程中,8:00-8:20之间安装在A位置处的图像采集设备跟踪到,但是该预设的第一时间长度为5分钟,8:20接收到人员查找指令,则设定第一时间长度为8:15-8:20,8:00-8:20之间得到的运动轨迹包含该8:15-8:20时间段对应的运动轨迹,因此该第一运动轨迹为8:00-8:20之间跟踪得到的运动轨迹。
其中,该第一候选人员为在接收到人员查找指令后,电子设备获得的图像中包含的行人,其中,该第一候选人员中可能包含该待查找的人员,也可能不包含待查找的人员。
为了确定该第一候选人员中是否存在待查找的人员,电子设备在确定第一目标图像后,将该第一目标图像分别与包含该设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到运动轨迹的第一运动轨迹的所有图像进行匹配。
S103:若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像,则根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
在将第一目标图像分别与第一运动轨迹中的所有图像进行匹配时,若存在与第一目标图像匹配成功的图像,则确定该匹配成功的图像为待查找人员的图像,由于采集该匹配成功的图像的图像采集设备是已知的,也就是说,该第一运动轨迹中图像的采集位置也是已知的,因此,可以基于该第一运动轨迹中图像的采集位置,确定该目标人员的位置信息,具体的,可以将该图像的采集位置确定为该目标人员的位置。
由于本申请实施例中,在接收到人员查找指令后,可以基于在设定的第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到的第一运动轨迹,将该第一运动轨迹中的第一图像与待查找人员的目标图像进行匹配,确定目标人员的位置信息,由于第一运动轨迹中包含多张第一图像,只要存在与第一目标图像匹配成功的第一图像,即使存在图像不清晰的第一图像,也能够准确的确定目标人员的位置信息,因此可以有效的解决基于人脸识别技术不能准确的识别到待查找的目标人员,影响用户体验的问题。
实施例2:
为了跟踪得到的历史运动轨迹,在上述实施例的基础上,在本申请实施例中,跟踪得到运动轨迹包括:
若识别到第一图像中包含行人,确定所述第一图像中包含的行人的子图像与预先保存的设定人员的图像的第一相似度是否大于预设的第一相似度阈值,若确定所述第一相似度大于预设的第一相似度阈值,则确定所述第一图像的第一置信度是否大于预设的第一置信度阈值;
若是,则对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹;
若否,则对所述行人进行跟踪,确定在跟踪的过程中是否存在第二置信度大于预设的第一置信度阈值的第二图像,若存在,且确定所述第二图像与所述设定人员的图像的第二相似度大于预设的第一相似度阈值,则继续对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹。
在本申请中,为了获得清晰度满足要求的运动轨迹,电子设备预先保存了设定人员的图像,并在该设定人员的图像保存到电子设备后,即刻对该设定人员进行跟踪。具体的,电子设备采集到第一图像后,识别到该第一图像中包含行人后,确定该第一图像中包含的行人的子图像,确定该包含行人的子图像与设定人员的图像的第一相似度,其中,该行人可能为设定人员,也可能不为设定人员。
为了确定该行人是否为设定人员,在本申请中,预先设置了第一相似度阈值,用于判断该第一相似度是否大于第一相似度阈值,若第一相似度大于第一相似度阈值,则判断该第一图像的第一置信度是否大于预设的第一置信度阈值。若该图像的第一置信度大于预设的第一置信度阈值,则说明该行人为设定人员,则对该行人进行跟踪,也就是说采集该行人的多张图像,并记录该行人的每张图像对应的采集时间,根据该行人的每张图像与每张图像对应的采集时间,确定该运动轨迹并保存。
其中,该第一置信度用来表征该图像的质量,其中,该第一置信度最高,对应的图像的质量越高,该图像越清晰。在确定第一置信度的过程中,可以基于人脸识别技术确定该行人与图像采集设备的目标距离,根据该目标距离,确定该第一置信度,其中距离图像采集设备的目标距离越小,置信度越高,反之,距离图像采集设备的目标距离越大,置信度越低。具体的,预先保存了距离范围与置信度的对应的关系,在基于人脸识别技术识别出该行人与图像采集设备的目标距离后,根据预先保存的距离范围与置信度的对应的关系,确定该目标距离对应的第一置信度。例如若行人与图像采集设备的目标距离为3米以内,则第一置信度为0.98,若该行人与图像采集设备的目标距离为3米4米之间,则第一置信度为0.9等等。
若该第一图像的第一置信度不大于预设的第一置信度阈值,则说明该行人可能为设定人员,也可能不为设定人员,为了确定该人员是否为设定人员,则对该行人进行跟踪,并确定在跟踪的过程中是否存在第二置信度大于预设的第一置信度阈值的第二图像,根据该大于预设的第一置信度阈值的第二图像的存在与否,确定该行人是否为设定人员。
若存在大于预设的第一置信度阈值的第二图像,且确定该第二图像的第二相似度大于预设的第一相似度阈值,则说明该行人为设定人员,因此,对该行人进行跟踪,也就是说采集包含该行人的多张图像,并记录该行人的每张图像对应的采集时间,根据该行人的多张图像与该行人的每张图像对应的采集时间,确定该运动轨迹并保存。
此外,在确定运动轨迹的过程中,若电子设备为图像采集设备,则电子设备对该行人进行跟踪,采集多张包含行人的图像,并记录每张图像的采集时间,并根据该多张图像以及多张图像的采集时间,确定该运动轨迹。若电子设备为服务器,则图像采集设备采集多张包含该行人的图像,并记录每张图像的采集时间,图像采集设备将该多张图像以及该多张图像的采集时间发送给电子设备,电子设备根据接收到的图像以及每张图像对应的采集时间确定运动轨迹并保存。
为了确定运动轨迹,在上述各实施例的基础上,在本申请实施例中,若存在大于预设的第一置信度阈值的第二图像,且所述第二图像与所述预先保存的设定人员的图像的第二相似度不大于预设的第一相似度阈值,所述方法还包括:
停止对所述行人的跟踪,并删除获得的运动轨迹。
若不存在大于预设的第一置信度阈值的第二图像,也就是在一定时间长度内还未找到大于第一置信度阈值的第二图像,或者存在大于预设的第一置信度阈值的第二图像,但该第二图像与预先保存的设定人员的图像的第二相似度不大于预设的第一相似度阈值,则说明该行人不是预先保存的设定人员,则不需要对该行人继续跟踪,因此结束跟踪,并删除该运动轨迹。
为了方便根据运动轨迹中的相似度最大值与置信度最大值,查找待查找的目标人员,在上述各实施例的基础上,在本申请实施例中,所述对所述行人进行跟踪之后,将保存获得的运动轨迹之前,所述方法还包括:
确定所述运动轨迹中的图像与所述设定人员的图像的相似度,并将相似度的最大值确定为目标相似度并保存;
确定所述运动轨迹中图像的置信度,将置信度的最大值确定为目标置信度并保存。
在本申请实施例中,在对行人进行跟踪的过程中,针对每个行人,由于获得的包含该行人的图像是不相同的,因此,每张图像与预设人员的图像之间的相似度是不相同的,每张图像对应的置信度也是不相同的。由于相似度越大,该包含行人的图片与预设人员的图像越接近,置信度越大的图像对应的图像的质量越高,因此,为了方便后续针对该运动轨迹,查找目标人员,可以在对行人进行跟踪的过程中,保存相似度最大值以及置信度最大值。具体的,在对行人进行跟踪时,确定该运动轨迹中的图像与所述设定人员的图像的相似度,并将相似度的最大值确定为目标相似度并保存;确定该运动轨迹中图像的置信度,将置信度的最大值确定为目标置信度并保存。
图2为本申请一些实施例提供的一种确定跟踪得到的运动轨迹的过程示意图,现针对图2进行说明:
在将设定人员的图像保存到电子设备中后,电子设备对该设定人员进行跟踪,具体的,电子设备获取到图像后开始检测,若检测到行人,假设该电子设备为图像采集设备,则电子设备采集到包含行人的图像,则确定该行人的图像与预先保存的设定人员的图像第一相似度,若该第一相似度大于第一相似度阈值ρthre,则确定该图像的第一置信度是否大于第以置信度阈值cthre,若是,则持续进行跟踪,确定该包含行人的图像与在跟踪过程中采集的其他图像的相似度与置信度,并保存置信度的最大值C以及相似度最大值ρ,若在跟踪的过程中跟踪中断,则结束跟踪并保留该运动轨迹。
若该第一相似度大于第一相似度阈值ρthre,但确定该图像的第一置信度不大于第一置信度阈值cthre,则持续跟踪,确定在跟踪过程中采集的其他图像的置信度,且在跟踪的过程中,若存在第二置信度大于第一置信度阈值cthre的图像时,确定该图像与设定人员的图像的第二相似度是否大于第一相似度阈值ρthre,若不大于,则结束跟踪,删除记录。若存在第二置信度大于第一置信度阈值cthre的图像时,且该第二置信度大于第一置信度阈值cthre的图像与预先保存的设定人员的图像的第二相似度大于第一相似度阈值ρthre,则持续进行跟踪,确定该包含行人的图像与在跟踪过程中采集的其他图像的相似度与置信度,并保存置信度最大值C以及相似度最大值ρ,若在跟踪的过程中跟踪中断,则结束跟踪并保留该运动轨迹。
实施例3:
为了确定该第一运动轨迹中与第一目标图像匹配成功的图像,在上述各实施例的基础上,在本申请实施例中,确定存在与所述第一目标图像匹配成功的图像包括:
针对每个第一运动轨迹,根据预先保存的该第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像对应的第一目标相似度,若确定所述第一目标相似度大于预设的第二相似度阈值,则确定存在与所述第一目标图像匹配成功的图像。
在本申请中,在将第一目标图像与第一运动轨迹中的图像进行匹配的过程中,针对每个第一运动轨迹,因为预先针对每条运动轨迹,保存了在跟踪过程中,根据该运动轨迹中的图像与设定人员的图像的相似度的最大值,保存了目标相似度,为了方便描述,在本申请中,将第一运动轨迹对应的目标相似度称为第一目标相似度。其中,该第一目标相似度越大,说明该第一运动轨迹中的图像与该第一目标图像的匹配度越高,则基于该帧图像查找到目标人员的可能性越大。
为了确定该第一运动轨迹中是否存在与该第一目标图像匹配的图像,在本申请中,预设了第二相似度阈值,将该第一运动轨迹对应的第一目标相似度与预设的第二相似度阈值进行比较,若该第一目标相似度大于预设的第二相似度阈值,则确定该第一运动轨迹中存在与第一目标图像匹配成功的图像,也就是该第一运动轨迹可能为目标人员对应的轨迹,若该第一目标相似度小于预设的第二相似度阈值,则确定该第一轨迹中不存在与该第一目标图像匹配成功的图像,也就是该第一轨迹不可能是目标人员对应的轨迹。
实施例4:
为了筛选高质量的图像,进而提高人员查找的准确率,在上述各实施例的基础上,在本申请实施例中,所述若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像之后,根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息之前,所述方法还包括:
若预先保存的所述第一运动轨迹对应的所述第一目标置信度大于预设的第二置信度阈值,则进行后续的根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的步骤。
在确定第一运动轨迹中存在与所述第一目标图像匹配成功的图像后,由于该第一运动轨迹中存在多张图像,为了筛选出质量最高的图像,从而基于质量最高的图像确定是否为目标人员的图像,在本申请中,该第一运动轨迹中对应的第一目标置信度是预先保存的,因此,为了确定该第一运动轨迹中的图像是否存在质量高的图像,也就是说,为了确定该第一运动轨迹中的图像是否存在置信度高的图像,在本申请中,预先设置了第二置信度阈值,确定该第一目标置信度是否大于预设的第二置信度阈值,若是,则能够准确的确定该第一运动轨迹中的图像中包含目标人员,因此,后续将根据该第一运动轨迹中最接近于接收到人员查找指令的时间的目标图像的采集位置,确定该目标人员的位置信息。具体的,根据采集该目标图像的图像采集设备的位置,确定该目标人员的位置信息。
实施例5:
为了确定目标人员的位置信息,在上述各实施例的基础上,在本申请实施例中,若所述第一目标相似度不大于预设的第二相似度阈值,或者所述第一目标置信度不大于预设的第二置信度阈值,所述方法还包括:
按照相似度最大值从大到小的顺序,对设定第二时间长度的第二运动轨迹进行排序,其中所述设定第二时间长度大于所述设定第一时间长度;
查找排序在前的第一设定数量的第二运动轨迹,显示所述第二运动轨迹中置信度最大值对应的第一候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中包含目标人员,则根据所述第一候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
在本申请中,在接收到人员查找指令后,若未基于设定第一时间长度的第一运动轨迹查找到目标人员,则可以将时间范围稍微延长,基于设定第二时间长度的第二运动轨迹查找目标人员。
由于该设定第二时间长度对应的运动轨迹可能不是一段完整的运动轨迹,也就是说该设定第二时间长度对应的运动轨迹可能是第二运动轨迹中的部分轨迹,为了保证识别的完整性,在本申请实施例中,该第二运动轨迹是将包含该设定第二时间长度对应的运动轨迹都作为第二运动轨迹,即任一运动轨迹如果其包含设定第二时间长度对应的运动轨迹,则该运动轨迹的全部即为第二运动轨迹,其中,该设定第二时间长度的第二运动轨迹中包含该设定第一时间长度内的第一运动轨迹,即该设定第二时间长度大于设定第一时间长度。
例如在对行人进行跟踪的过程中,8:00-8:20之间安装在A位置处的图像采集设备跟踪到,但是该预设的第二时间长度为10分钟,8:20接收到人员查找指令,则设定第二时间长度为8:10-8:20,8:00-8:20之间得到的运动轨迹包含该8:10-8:20时间段对应的运动轨迹,因此该第二运动轨迹为8:00-8:20之间跟踪得到的运动轨迹。
为了增加人员查找的准确率,也为了提高人员查找的效率,在本申请中,将设定第二时间长度的第二运动轨迹按照相似度最大值从大到小进行排序,查找排序在前的第一设定数量的第二运动轨迹,其中,该第一设定数量可以为3、4、5等,具体的,第一设定数量可以根据需求进行设置。
在确定第一设定数量的第二运动轨迹后,由于每个第二运动轨迹中都存在多张图像,为了便于用户确认图像中是否包含目标人员,提高用户体验,可以确定每个第二运动轨迹中质量最高的图像进行显示,也就是说,显示该第一设定数量的第二运动轨迹中置信度最大值对应的第一候选图像,由于预先保存了第二运动轨迹对应的目标置信度,因此,可以直接将每个第二运动轨迹中目标置信度对应的第一候选图像进行显示。其中,显示的第一候选图像的数量与选择的第二运动轨迹的数量相同,都是第一设定数量,在将该第一设定数量的第一候选图像进行显示后,供用户进行确认。
由于该第一设定数量的第一候选图像中可能包含该目标人员,也可能不包含该目标人员,电子设备的显示页面上可以显示第一设定数量的第一候选图像,用户可以基于该第一设定数量的第一候选图像选择包含目标人员的图像,电子设备则可以接收到携带被选择的第一候选图像的标识信息的输入信息。
电子设备接收到该输入信息,根据该输入信息中携带的第一候选图像的标识信息,确定包含目标人员的第一候选图像,根据该包含目标人员的第一候选图像以及对应的第二运动轨迹,确定该目标人员的位置信息。具体的,也就是根据该包含目标人员的第一候选图像,确定第二运动轨迹中最接近于接收到人员查找指令的时间且包含该目标人员的目标图像,根据采集该目标图像的图像采集设备的位置,确定该目标人员的位置信息。
为了确定该目标人员的位置信息,在上述各实施例的基础上,在本申请实施例中,所述方法还包括:
若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第一设定数量的第二运动轨迹外的排序在前的第二设定数量的第三运动轨迹,显示所述第三运动轨迹中置信度最大值对应的第二候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第二候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第二候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
若显示的第一候选图像中不包含目标人员,则输入信息中不携带任何标识信息,电子设备接收到该输入信息,确定该第一候选图像中不包含目标人员。为了确定目标人员的位置信息,则可以继续查找除第二运动轨迹外的其他运动轨迹的图像中是否包含该目标人员,在本申请中,查找除该第一设定数量的第二运动轨迹外的排序在前的第二设定数量的第三运动轨迹。
例如存在9个第二运动轨迹,按照最大相似度由大到小的顺序,依次排序为第二运动轨迹1、第二运动轨迹2、第二运动轨迹3、第二运动轨迹4、第二运动轨迹5、第二运动轨迹6、第二运动轨迹7、第二运动轨迹8以及第二运动轨迹9。假设该第一设定数量为3,且确定第二运动轨迹1以及第二运动轨迹2、第二运动轨迹3的图像中不包含目标人员,假设预设第二数量为2,则将第二运动轨迹4以及第二运动轨迹5确定为第三运动轨迹。
在确定了第二设定数量的第三运动轨迹后,由于每个第三运动轨迹中都存在多张图像,为了便于用户确认图像中是否包含目标人员,提高用户体验,可以确定每个第三运动轨迹中质量最高的图像进行显示,也就是说,按照置信度最大值进行排序,显示该第三运动轨迹中各自置信度最大值对应的第二候选图像。其中,该显示的第二候选图像的数量为第二设定数量,在将该第二设定数量的第二候选图像进行显示后,供用户进行确认。
由于该第二设定数量的第二候选图像中可能包含该目标人员,也可能不包含该目标人员,电子设备的显示页面上可以显示第二设定数量的第二候选图像,用户可以基于该第二设定数量的第二候选图像选择包含目标人员的图像,电子设备则可以接收到携带被选择的第二候选图像的标识信息的输入信息。
电子设备接收到该输入信息,根据该输入信息中携带的第二候选图像的标识信息,确定包含目标人员的第二候选图像,根据该包含目标人员的第二候选图像以及对应的第二运动轨迹,确定该目标人员的位置信息。具体的,也就是根据该包含目标人员的第二候选图像,确定第二运动轨迹中最接近于接收到人员查找指令的时间且包含该目标人员的目标图像,确定采集该目标图像的图像采集设备的位置,确定该目标人员的位置信息。
实施例6:
为了确定目标人员的位置信息,在上述各实施例的基础上,在本申请实施例中,所述根据所述包含所述目标人员的选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息包括:
将包含所述目标人员的候选图像更新为第二目标图像;
针对第二运动轨迹,确定预先保存的该第二运动轨迹中的图像与所述第二目标图像对应的第二目标相似度;
按照相似度最大值从大到小的顺序,对所述的第二运动轨迹进行排序;查找排序在前的第三设定数量的第四运动轨迹,并将所述第四运动轨迹按照时间从晚到早的顺序进行排序;
查找排序在前的第四设定数量的第五运动轨迹,显示所述第五运动轨迹中置信度最大值对应的第三候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述第三候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
在基于第一设定数量的第二运动轨迹中的第一候选图像或者第三运动轨迹中的第二候选图像,确定存在目标人员后,确定第二运动轨迹中包含该目标人员且距离接收人员查找指令的时间越接近的目标图像,基于采集该目标图像的图像采集设备的位置,查找到该待查找人员的几率更大。为了方便描述,将包含所述目标人员的候选图像更新为第二目标图像,为了确定离接收到人员查找指令的时间最接近的包含该目标人员的目标图像,在本申请中,针对所有的第二运动轨迹,确定该第二运动轨迹中的图像与该第二目标图像对应的第二目标相似度,其中,该第二目标相似度越大,该第二运动轨迹中包含的图像与该第二目标图像的匹配度越高。
在本申请中,可以在该第二运动轨迹中筛选出与该第二目标图像相似的图像,然后在与该第二目标图像相似的图像中筛选出离当前时间最接近的图像,在本申请中,为了确定在该第二运动轨迹中筛选出与该第二目标图像相似的图像,将第二运动轨迹按照相似度最大值从大到小进行排序,也就是说,按照第二运动轨迹对应的第二目标相似度从大到小的顺序对第二运动轨迹进行排序,查找排序在前的第三设定数量的第四运动轨迹,其中,该第三设定数量可以根据需求进行设置。
在确定第三设定数量的第四运动轨迹后,为了确定距离当前时间较接近的运动轨迹,将该第四运动轨迹按照时间从晚到早的顺序进行排序,并查找排序在前的第四设定数量的第五运动轨迹,具体的,将第四运动轨迹按照时间从晚到早的顺序进行排序的过程中,可以根据第四运动轨迹中最晚获得的图像对应的采集时间,按照该采集时间从晚到早的顺序,对该第三设定数量的第四运动轨迹进行排序。
由于每个第五运动轨迹中都存在多张图像,为了便于用户确认图像中是否包含目标人员,提高用户体验,可以确定每个第五运动轨迹质量最高的图像进行显示,也就是说,显示该第四设定数量的第五运动轨迹中各自置信度最大值对应的第三候选图像,也就是说将该第四设定数量的第五运动轨迹中置信度最大值对应的图像确认为第三候选图像并显示。其中,该显示的第三候选图像的数量为第四设定数量,在将该第四设定数量的第三候选图像进行显示后,供用户进行确认。
由于该第四设定数量的第三候选图像中可能包含该目标人员,也可能不包含该目标人员,电子设备的显示页面上可以显示第四设定数量的第三候选图像,用户可以基于该第四设定数量的第三候选图像选择包含目标人员的图像,电子设备则可以接收到携带该备选选择的第一候选图像的标识信息的输入信息。
电子设备接收到该输入信息,根据该输入信息中携带的第三候选图像的标识信息,确定包含目标人员的第三候选图像,根据该包含目标人员的第三候选图像的采集位置,确定该目标人员的位置信息,也就是说,确定该包含目标人员的第三候选图像所在的第五运动轨迹中与接收到人员查找指令的时间最接近的目标图像,根据采集该目标图像的图像采集设备的位置,确定该目标人员的位置信息。
为了确定目标人员的位置信息,在上述各实施例的基础上,在本申请实施例中,所述方法还包括:
若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第四设定数量的第五运动轨迹外的排序在前的第五设定数量的第六运动轨迹,显示所述第六运动轨迹中置信度最大值对应的第四候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第四候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第四候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的操作。
若显示的第三候选图像中不包含目标人员,则输入信息中不携带任何标识信息,电子设备接收到该输入信息,确定该第三候选图像中不包含目标人员。为了确定目标人员的位置信息,则可以继续查找除第五运动轨迹外的其他运动轨迹的图像中是否包含该目标人员,在本申请中,查找除该第四设定数量的第五运动轨迹外的排序在前的第五设定数量的第六运动轨迹。
例如存在10个第二运动轨迹,分别为运动轨迹1、运动轨迹2、运动轨迹3、运动轨迹4、运动轨迹5、运动轨迹6、运动轨迹7、运动轨迹8、运动轨迹9以及运动轨迹10。在确定该第二轨迹中的图像与第二目标图像的第二相似度,并按照相似度最大值从小到大的顺序排序后为运动轨迹2、运动轨迹3、运动轨迹1、运动轨迹7、运动轨迹8、运动轨迹6、运动轨迹5、运动轨迹4、运动轨迹9以及运动轨迹10,假设该第三设定数量为6,则该第四运动轨迹为运动轨迹2、运动轨迹3、运动轨迹1、运动轨迹7、运动轨迹8以及运动轨迹6。则按照时间从晚到早排序为运动轨迹1、运动轨迹3、运动轨迹2、运动轨迹6,运动轨迹8以及运动轨迹7,假设第四设定数量为4,则第五运动轨迹为运动轨迹1、运动轨迹3、运动轨迹2以及运动轨迹6。
因此,在确定第五运动轨迹中的图像不包含目标人员,则确定运动轨迹7、运动轨迹8、运动轨迹5、运动轨迹4、运动轨迹9以及运动轨迹10中是否包含目标人员,具体的,假如第五设定数量为3,则第六运动轨迹为运动轨迹7、运动轨迹8以及运动轨迹5。
在确定了第五设定数量的第六运动轨迹后,由于每个第六运动轨迹中都存在多张图像,为了便于用户确认图像中是否包含目标人员,提高用户体验,可以确定每个第六运动轨迹质量最高的图像进行显示,也就是说,按照置信度最大值进行排序,显示该第五设定数量的第六运动轨迹中各自置信度最大值对应的第四候选图像,其中,该显示的第四候选图像的数量为第五设定数量,在将该第五设定数量的第四候选图像进行显示后,供用户进行确认。
由于该第五设定数量的第四候选图像中可能包含该目标人员,也可能不包含该目标人员,电子设备的显示页面上可以显示第五设定数量的第四候选图像,用户可以基于该第五设定数量的第四候选图像选择包含目标人员的图像,电子设备则可以接收到携带被选择的第四候选图像的标识信息的输入信息。
电子设备接收到该输入信息,根据该输入信息中携带的第四候选图像的标识信息,确定包含目标人员的第四候选图像,则根据该包含目标人员的第四候选图像的采集位置,确定该目标人员的位置信息,为了保证该目标人员的位置信息的确认的准确性,可以确定该包含目标人员的第四候选图像所在的第六运动轨迹中与接收到人员查找指令的时间最接近的目标图像,根据采集该目标图像的图像采集设备的位置,确定该目标人员的位置信息。
图3为本申请一些实施例提供的人员查找的流程图,现针对图3进行说明:
发起查找后,也就是电子设备接收到人员查找指令后,先确定当前时间的一个运动轨迹的置信度、相似度是否大于阈值,也就是确定包含设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到运动轨迹的第一运动轨迹,确定该第一运动轨迹中的图像与带查找人员的第一目标图像的相似度的最大值是否大于预设的第一相似度阈值,且该置信度的最大值是否大于预设的第一置信度阈值,若是,则确定该第一运动轨迹中的图像中包含该目标人员,则返回该轨迹的当前画面,也就是返回该第一运动轨迹中时间最晚的图像。
若该第一运动轨迹中的图像的相似度的最大值不大于预设的第一相似度阈值或该置信度的最大值不大于预设的第一置信度阈值,则确定设定第二时间长度内的第二运动轨迹包含的图像中是否存在目标人员,具体的,将相似度最高的几条轨迹的各自效果最好的图像进行展示,也就是按照相似度从大到小的顺序,将第二运动轨迹进行排序,确定排序在前的第一设定数量的第二运动轨迹中置信度最大值对应的第一候选图像进行显示,若用户确定目标在其中,则用户选择包含该目标人员的第一候选图像,若用户确定目标未在其中,则确定是否存在备选路径,若是,则返回相似度次高的几条轨迹的各自效果最好的图像进行显示,也就是在第二运动轨迹中除第一设定数量的第二运动轨外的排序在前的第二设定数量的第三运动轨迹,显示该第三运动轨迹中置信度最大值对应的第二候选图像,在确定目标人员是否在其中。
若确定该第二候选图像中包含该目标人员,则在第二运动轨迹中确定离当前时间最近的第二运动轨迹中的置信度最高的图像,因此,返回与该第二目标图像的相似度最高、时间最接近当前时间的轨迹的各自最佳图像,也就是说,按照相似度最大值从大到小的顺序,对该第二运动轨迹进行排序,查找排序在前的第三设定数量的第四运动轨迹,并将该第四运动轨迹按照时间从晚到早的顺序进行排序,并查找排序在前的第四设定数量的第五运动轨迹,显示该第五运动轨迹中置信度最大值对应的第三候选图像。若该第三候选图像中包含目标人员,也就是确定目标在其中,则用户选择包含该目标人员的第三候选图像,并返回该包含目标人员的第三候选图像的离当前时间最接近的图像并显示,或者返回该包含目标人员的第三候选图像对应的实时视频,并可以根据包含该第三候选图像的采集位置,确定该目标人员的位置信息,也就是说,可以根据包含该目标人员的第三候选图像的第五运动轨迹中与当前时间最接近的目标图像,根据采集该目标图像的图像采集设备的位置信息,确定该目标人员的位置信息。
若该第三候选图像中不包含目标人员,则返回相似度次高的几条轨迹的各自效果最好的图像,也就是说,查找除该第四设定数量的第五运动轨迹外的排序在前的第五设定数量的第六运动轨迹,显示该第六运动轨迹中置信度最大值对应的第四候选图像,并确定该第四候选图像中包含目标人员,若包含,则进行用户选择包含该目标人员的第四候选图像,并返回当前第四候选图像或者实时视频的步骤。
实施例7:
图4为本申请一些实施例提供的一种人员查找装置结构示意图,该装置包括:
查找模块401,用于接收人员查找指令,其中,所述人员查找指令中携带待查找人员的第一目标图像;
处理模块402,用于在跟踪得到的历史运动轨迹中,确定包含设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到运动轨迹的第一运动轨迹,将所述第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像进行匹配;
确定模块403,用于确定若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像,则根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
在一种可能的实施方式中,所述处理模块402,具体用于若识别到第一图像中包含行人,确定所述第一图像中包含的行人的子图像与预先保存的设定人员的图像的第一相似度是否大于预设的第一相似度阈值,若确定所述第一相似度大于预设的第一相似度阈值,则确定所述第一图像的第一置信度是否大于预设的第一置信度阈值;若是,则对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹;若否,则对所述行人进行跟踪,确定在跟踪的过程中是否存在第二置信度大于预设的第一置信度阈值的第二图像,若存在,且确定所述第二图像与所述设定人员的图像的第二相似度大于预设的第一相似度阈值,则继续对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹。
在一种可能的实施方式中,所述处理模块402,还用于若存在该大于预设的第二置信度阈值的第二图像,但所述第二图像与所述预先保存的设定人员的图像的第二相似度不大于预设的第一相似度阈值,停止对所述行人的跟踪,并删除获得的运动轨迹。
在一种可能的实施方式中,所述确定模块403,还用于确定所述运动轨迹中的图像与所述设定人员的图像的相似度,并将相似度的最大值确定为目标相似度并保存;确定所述运动轨迹中图像的置信度,将置信度的最大值确定为目标置信度并保存。
在一种可能的实施方式中,所述处理模块402,具体用于针对每个第一运动轨迹,根据预先保存的该第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像对应的第一目标相似度,若确定所述第一目标相似度大于预设的第二相似度阈值,则确定存在与所述第一目标图像匹配成功的图像。
在一种可能的实施方式中,所述确定模块403,还用于若预先保存的所述第一运动轨迹对应的所述第一目标置信度大于预设的第二置信度阈值,则进行后续的根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的步骤。
在一种可能的实施方式中,所述确定模块403,还用于按照相似度最大值从大到小的顺序,对设定第二时间长度的第二运动轨迹进行排序,其中所述设定第二时间长度大于所述设定第一时间长度;查找排序在前的第一设定数量的第二运动轨迹,显示所述第二运动轨迹中置信度最大值对应的第一候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中包含目标人员,则根据所述第一候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
在一种可能的实施方式中,所述确定模块403,还用于若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第一设定数量的第二运动轨迹外的排序在前的第二设定数量的第三运动轨迹,显示所述第三运动轨迹中置信度最大值对应的第二候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第二候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第二候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
在一种可能的实施方式中,所述确定模块403,具体用于将包含所述目标人员的候选图像更新为第二目标图像;针对第二运动轨迹,确定预先保存的该第二运动轨迹中的图像与所述第二目标图像对应的第二目标相似度;按照相似度最大值从大到小的顺序,对所述的第二运动轨迹进行排序;查找排序在前的第三设定数量的第四运动轨迹,并将所述第四运动轨迹按照时间从晚到早的顺序进行排序;查找排序在前的第四设定数量的第五运动轨迹,显示所述第五运动轨迹中置信度最大值对应的第三候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述第三候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
在一种可能的实施方式中,所述确定模块403,还用于若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第四设定数量的第五运动轨迹外的排序在前的第五设定数量的第六运动轨迹,显示所述第六运动轨迹中置信度最大值对应的第四候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第四候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第四候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的操作。
实施例8:
在上述各实施例的基础上,本申请一些实施例还提供了一种电子设备,如图5所示,包括:处理器501、通信接口502、存储器503和通信总线504,其中,处理器501,通信接口502,存储器503通过通信总线504完成相互间的通信。
所述存储器503中存储有计算机程序,当所述程序被所述处理器501执行时,使得所述处理器501执行如下步骤:
接收人员查找指令,其中,所述人员查找指令中携带待查找人员的第一目标图像;
在跟踪得到的历史运动轨迹中,确定包含设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到运动轨迹的第一运动轨迹,将所述第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像进行匹配;
若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像,则根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述处理器501,还用于若识别到第一图像中包含行人,确定所述第一图像中包含的行人的子图像与预先保存的设定人员的图像的第一相似度是否大于预设的第一相似度阈值,若确定所述第一相似度大于预设的第一相似度阈值,则确定所述第一图像的第一置信度是否大于预设的第一置信度阈值;若是,则对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹;若否,则对所述行人进行跟踪,确定在跟踪的过程中是否存在第二置信度大于预设的第一置信度阈值的第二图像,若存在,且确定所述第二图像与所述设定人员的图像的第二相似度大于预设的第一相似度阈值,则继续对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹。
进一步地,所述处理器501,还用于若存在该大于预设的第二置信度阈值的第二图像,但所述第二图像与所述预先保存的设定人员的图像的第二相似度不大于预设的第一相似度阈值,停止对所述行人的跟踪,并删除获得的运动轨迹。
进一步地,所述处理器501,还用于确定所述运动轨迹中的图像与所述设定人员的图像的相似度,并将相似度的最大值确定为目标相似度并保存;确定所述运动轨迹中图像的置信度,将置信度的最大值确定为目标置信度并保存。
进一步地,所述处理器501,还用于针对每个第一运动轨迹,根据预先保存的该第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像对应的第一目标相似度,若确定所述第一目标相似度大于预设的第二相似度阈值,则确定存在与所述第一目标图像匹配成功的图像。
进一步地,所述处理器501,还用于若预先保存的所述第一运动轨迹对应的所述第一目标置信度大于预设的第二置信度阈值,则进行后续的根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的步骤。
进一步地,所述处理器501,还用于若所述第一目标相似度不大于预设的第二相似度阈值,或者所述第一目标置信度不大于预设的第二置信度阈值,按照相似度最大值从大到小的顺序,对设定第二时间长度的第二运动轨迹进行排序,其中所述设定第二时间长度大于所述设定第一时间长度;查找排序在前的第一设定数量的第二运动轨迹,显示所述第二运动轨迹中置信度最大值对应的第一候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中包含目标人员,则根据所述第一候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述处理器501,还用于若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第一设定数量的第二运动轨迹外的排序在前的第二设定数量的第三运动轨迹,显示所述第三运动轨迹中置信度最大值对应的第二候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第二候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第二候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述处理器501,还用于将包含所述目标人员的候选图像更新为第二目标图像;针对第二运动轨迹,确定预先保存的该第二运动轨迹中的图像与所述第二目标图像对应的第二目标相似度;按照相似度最大值从大到小的顺序,对所述的第二运动轨迹进行排序;查找排序在前的第三设定数量的第四运动轨迹,并将所述第四运动轨迹按照时间从晚到早的顺序进行排序;查找排序在前的第四设定数量的第五运动轨迹,显示所述第五运动轨迹中置信度最大值对应的第三候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述第三候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述处理器501,还用于若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第四设定数量的第五运动轨迹外的排序在前的第五设定数量的第六运动轨迹,显示所述第六运动轨迹中置信度最大值对应的第四候选图像;若根据接收到的输入信息确定所述第四候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第四候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的操作。
上述服务器提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect,PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture,EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口502用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory,NVM),例如至少一个磁盘存储器。可选地,存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述处理器可以是通用处理器,包括中央处理器、网络处理器(NetworkProcessor,NP)等;还可以是数字指令处理器(Digital Signal Processing,DSP)、专用集成电路、现场可编程门陈列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
实施例9:
在上述各实施例的基础上,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有可由电子设备执行的计算机程序,当所述程序在所述电子设备上运行时,使得所述电子设备执行时实现如下步骤:
所述存储器中存储有计算机程序,当所述程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如下步骤:
接收人员查找指令,其中,所述人员查找指令中携带待查找人员的第一目标图像;
在跟踪得到的历史运动轨迹中,确定包含设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到运动轨迹的第一运动轨迹,将所述第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像进行匹配;
若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像,则根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述跟踪得到的历史运动轨迹包括:
若识别到第一图像中包含行人,确定所述第一图像中包含的行人的子图像与预先保存的设定人员的图像的第一相似度是否大于预设的第一相似度阈值,若确定所述第一相似度大于预设的第一相似度阈值,则确定所述第一图像的第一置信度是否大于预设的第一置信度阈值;
若是,则对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹;
若否,则对所述行人进行跟踪,确定在跟踪的过程中是否存在第二置信度大于预设的第一置信度阈值的第二图像,若存在,且确定所述第二图像与所述设定人员的图像的第二相似度大于预设的第一相似度阈值,则继续对所述行人进行跟踪,并保存获得的运动轨迹。
进一步地,若存在该大于预设的第二置信度阈值的第二图像,但所述第二图像与所述预先保存的设定人员的图像的第二相似度不大于预设的第一相似度阈值,所述方法还包括:
停止对所述行人的跟踪,并删除获得的运动轨迹。
进一步地,所述保存获得的运动轨迹之后,所述方法还包括:
确定所述运动轨迹中的图像与所述设定人员的图像的相似度,并将相似度的最大值确定为目标相似度并保存;
确定所述运动轨迹中图像的置信度,将置信度的最大值确定为目标置信度并保存。
进一步地,确定存在与所述第一目标图像匹配成功的图像包括:
针对每个第一运动轨迹,根据预先保存的该第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像对应的第一目标相似度,若确定所述第一目标相似度大于预设的第二相似度阈值,则确定存在与所述第一目标图像匹配成功的图像。
进一步地,所述若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像之后,根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息之前,所述方法还包括:
若预先保存的所述第一运动轨迹对应的所述第一目标置信度大于预设的第二置信度阈值,则进行后续的根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的步骤。
进一步地,若所述第一目标相似度不大于预设的第二相似度阈值,或者所述第一目标置信度不大于预设的第二置信度阈值,所述方法还包括:
按照相似度最大值从大到小的顺序,对设定第二时间长度的第二运动轨迹进行排序,其中所述设定第二时间长度大于所述设定第一时间长度;
查找排序在前的第一设定数量的第二运动轨迹,显示所述第二运动轨迹中置信度最大值对应的第一候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中包含目标人员,则根据所述第一候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述方法还包括:
若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第一设定数量的第二运动轨迹外的排序在前的第二设定数量的第三运动轨迹,显示所述第三运动轨迹中置信度最大值对应的第二候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第二候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第二候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述根据所述包含所述目标人员的第二候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息包括:
将包含所述目标人员的候选图像更新为第二目标图像;
针对第二运动轨迹,确定预先保存的该第二运动轨迹中的图像与所述第二目标图像对应的第二目标相似度;
按照相似度最大值从大到小的顺序,对所述的第二运动轨迹进行排序;查找排序在前的第三设定数量的第四运动轨迹,并将所述第四运动轨迹按照时间从晚到早的顺序进行排序;
查找排序在前的第四设定数量的第五运动轨迹,显示所述第五运动轨迹中置信度最大值对应的第三候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述第三候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
进一步地,所述方法还包括:
若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第四设定数量的第五运动轨迹外的排序在前的第五设定数量的第六运动轨迹,显示所述第六运动轨迹中置信度最大值对应的第四候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第四候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第四候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的操作。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种人员查找方法,其特征在于,所述方法包括:
接收人员查找指令,其中,所述人员查找指令中携带待查找人员的第一目标图像;
在跟踪得到的历史运动轨迹中,确定包含设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到运动轨迹的第一运动轨迹,将所述第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像进行匹配;
若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像,则根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定存在与所述第一目标图像匹配成功的图像包括:
针对每个第一运动轨迹,根据预先保存的该第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像对应的第一目标相似度,若确定所述第一目标相似度大于预设的第二相似度阈值,则确定存在与所述第一目标图像匹配成功的图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像之后,根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息之前,所述方法还包括:
若预先保存的所述第一运动轨迹对应的所述第一目标置信度大于预设的第二置信度阈值,则进行后续的根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的步骤。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,若所述第一目标相似度不大于预设的第二相似度阈值,或者所述第一目标置信度不大于预设的第二置信度阈值,所述方法还包括:
按照相似度最大值从大到小的顺序,对设定第二时间长度的第二运动轨迹进行排序,其中所述设定第二时间长度大于所述设定第一时间长度;
查找排序在前的第一设定数量的第二运动轨迹,显示所述第二运动轨迹中置信度最大值对应的第一候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中包含目标人员,则根据所述第一候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若根据接收到的输入信息确定所述第一候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第一设定数量的第二运动轨迹外的排序在前的第二设定数量的第三运动轨迹,显示所述第三运动轨迹中置信度最大值对应的第二候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第二候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第二候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述根据所述包含所述目标人员的第二候选图像以及所述第二运动轨迹,确定所述目标人员的位置信息包括:
将包含所述目标人员的候选图像更新为第二目标图像;
针对第二运动轨迹,确定预先保存的该第二运动轨迹中的图像与所述第二目标图像对应的第二目标相似度;
按照相似度最大值从大到小的顺序,对所述的第二运动轨迹进行排序;查找排序在前的第三设定数量的第四运动轨迹,并将所述第四运动轨迹按照时间从晚到早的顺序进行排序;
查找排序在前的第四设定数量的第五运动轨迹,显示所述第五运动轨迹中置信度最大值对应的第三候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述第三候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若根据接收到的输入信息确定所述第三候选图像中不包含所述目标人员,则查找除所述第四设定数量的第五运动轨迹外的排序在前的第五设定数量的第六运动轨迹,显示所述第六运动轨迹中置信度最大值对应的第四候选图像;
若根据接收到的输入信息确定所述第四候选图像中包含目标人员,则根据所述包含所述目标人员的第四候选图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息的操作。
8.一种人员查找装置,其特征在于,所述装置包括:
查找模块,用于接收人员查找指令,其中,所述人员查找指令中携带待查找人员的第一目标图像;
处理模块,用于在跟踪得到的历史运动轨迹中,确定包含设定第一时间长度内对第一候选人员进行跟踪得到运动轨迹的第一运动轨迹,将所述第一运动轨迹中的图像与所述第一目标图像进行匹配;
确定模块,用于确定若存在与所述第一目标图像匹配成功的图像,则根据所述第一运动轨迹中图像的采集位置,确定所述目标人员的位置信息。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-7中任一所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其存储有可由终端执行的计算机程序,当所述程序在所述终端上运行时,使得所述终端执行权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114494358A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-05-13 | 中航信移动科技有限公司 | 一种数据处理方法、电子设备及存储介质 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101393609A (zh) * | 2008-09-18 | 2009-03-25 | 北京中星微电子有限公司 | 一种目标检测跟踪方法和装置 |
CN102521983A (zh) * | 2011-12-23 | 2012-06-27 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种基于高清视频技术的车辆违章检测***及方法 |
CN102663774A (zh) * | 2012-03-29 | 2012-09-12 | 北京水晶石数字科技股份有限公司 | 一种运动追踪方法 |
CN103150550A (zh) * | 2013-02-05 | 2013-06-12 | 长安大学 | 一种基于运动轨迹分析的道路行人事件检测方法 |
CN103226834A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-07-31 | 长安大学 | 一种图像运动目标特征点快速搜索方法 |
CN103925929A (zh) * | 2013-01-14 | 2014-07-16 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 一种移动目标运动距离统计方法和装置 |
CN105592269A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-05-18 | 北京志光伯元科技有限公司 | 运动目标捕捉与跟踪设备及运动目标捕捉与跟踪方法 |
CN109426787A (zh) * | 2017-08-31 | 2019-03-05 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种人体目标轨迹确定方法及装置 |
CN109784217A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 上海依图网络科技有限公司 | 一种监控方法及装置 |
CN110969048A (zh) * | 2018-09-28 | 2020-04-07 | 江苏脸萌网络科技有限公司 | 目标跟踪方法、装置、电子设备及目标跟踪*** |
CN112380892A (zh) * | 2020-09-14 | 2021-02-19 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种图像识别方法、装置、设备及介质 |
CN112417977A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-02-26 | 青岛聚好联科技有限公司 | 一种目标对象查找方法和终端 |
CN112446254A (zh) * | 2019-08-30 | 2021-03-05 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 人脸追踪的方法及相关装置 |
-
2021
- 2021-04-30 CN CN202110480029.4A patent/CN113158953B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101393609A (zh) * | 2008-09-18 | 2009-03-25 | 北京中星微电子有限公司 | 一种目标检测跟踪方法和装置 |
CN102521983A (zh) * | 2011-12-23 | 2012-06-27 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种基于高清视频技术的车辆违章检测***及方法 |
CN102663774A (zh) * | 2012-03-29 | 2012-09-12 | 北京水晶石数字科技股份有限公司 | 一种运动追踪方法 |
CN103925929A (zh) * | 2013-01-14 | 2014-07-16 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 一种移动目标运动距离统计方法和装置 |
CN103150550A (zh) * | 2013-02-05 | 2013-06-12 | 长安大学 | 一种基于运动轨迹分析的道路行人事件检测方法 |
CN103226834A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-07-31 | 长安大学 | 一种图像运动目标特征点快速搜索方法 |
CN105592269A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-05-18 | 北京志光伯元科技有限公司 | 运动目标捕捉与跟踪设备及运动目标捕捉与跟踪方法 |
CN109426787A (zh) * | 2017-08-31 | 2019-03-05 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种人体目标轨迹确定方法及装置 |
CN110969048A (zh) * | 2018-09-28 | 2020-04-07 | 江苏脸萌网络科技有限公司 | 目标跟踪方法、装置、电子设备及目标跟踪*** |
CN109784217A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 上海依图网络科技有限公司 | 一种监控方法及装置 |
CN112446254A (zh) * | 2019-08-30 | 2021-03-05 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 人脸追踪的方法及相关装置 |
CN112380892A (zh) * | 2020-09-14 | 2021-02-19 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种图像识别方法、装置、设备及介质 |
CN112417977A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-02-26 | 青岛聚好联科技有限公司 | 一种目标对象查找方法和终端 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114494358A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-05-13 | 中航信移动科技有限公司 | 一种数据处理方法、电子设备及存储介质 |
CN114494358B (zh) * | 2022-04-07 | 2022-06-21 | 中航信移动科技有限公司 | 一种数据处理方法、电子设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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