CN115665552A - 跨镜追踪方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供的跨镜追踪方法、装置、电子设备及可读存储介质，方法包括：若在理论出现时间段和预设缓冲时间段内，当前相机监控圈内的全部相机均未采集到目标对象的图像，则对当前相机监控圈进行扩大；基于扩大后的相机监控圈内的全部相机，启动录像搜索机制，确定搜索出来目标对象的目标录像时间；若目标录像时间大于目标对象在当前相机监控圈内的最后出现时间，则基于目标对象在目标录像时间出现时的相机，更新当前相机监控圈；基于更新后的当前相机监控圈，对目标对象进行追踪，本发明通过超时检测一旦确定当前相机监控圈失效，则基于录像搜索机制重新追踪目标对象，基于追踪到目标对象的这个相机来更新当前相机监控圈，提高目标追踪精度。

Description

跨镜追踪方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本发明涉及跨镜追踪技术领域，具体而言，涉及一种跨镜追踪方法、 装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

跨镜追踪技术，是指在跨摄像头或跨场景下对行人或者物体进行有效 识别与检索的方法，也就是将行人或物体在不同的摄像机镜头下重新辨认 或识别出来，达到在不同的摄像机镜头下追踪目标的效果，随着摄像设备 的近全覆盖、目标识别解析技术效率提升、以及GIS技术的发展应用，使 跨镜追踪技术在安防行业得以广泛应用。

目前出现了很多类似的跨镜追踪算法应用，通常需要先根据路径规划 设定防控圈，对防控圈中各个设备抓拍的图像进行目标识别，并与跟踪对 象进行特征比对，最后将比对结果返回给用户并生成目标对应的历史行程 轨迹。

然而，受实际现场环镜的不确定因素所制约，当防控圈内的设备没有 捕捉到跟踪对象或导致目标丢失，现有技术无法对当前防控圈进行自我纠 偏，而且，以路径规划预判跟踪对象的行动轨迹，并对轨迹上的相机下发 目标识别、比对、追踪任务，在商场、车站、山城等这些经纬度无法体现 的设备关系的场景下，可能导致路径规划失效，无法划定防控圈内设备， 从而无法解析设备继续追踪，达不到高精度跟踪水准。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种跨镜追踪方法、装置、电子设备及可 读存储介质，用以自适应纠正相机监控圈，提高追踪精度，本发明的实施 例可以这样实现：

第一方面，本发明提供一种跨镜追踪方法，所述方法包括：若在理论 出现时间段和预设缓冲时间段内，所述当前相机监控圈内的全部相机均未 采集到目标对象的图像，则对所述当前相机监控圈进行扩大；基于扩大后 的所述相机监控圈内的全部相机，启动录像搜索机制，确定搜索出来所述 目标对象的目标录像时间；若所述目标录像时间大于所述目标对象在所述 当前相机监控圈内的最后出现时间，则基于所述目标对象在所述目标录像时间出现时的相机，更新所述当前相机监控圈；基于更新后的所述当前相 机监控圈，对所述目标对象进行追踪。

第二方面，本发明提供一种跨镜追踪装置，包括：确定模块，用于若 在理论出现时间段和预设缓冲时间段内，所述当前相机监控圈内的全部相 机均未采集到目标对象的图像，则对所述当前相机监控圈进行扩大；搜索 模块，用于基于扩大后的所述相机监控圈内的全部相机，启动录像搜索机 制，确定搜索出来所述目标对象的目标录像时间；更新模块，用于若所述 目标录像时间大于所述目标对象在所述当前相机监控圈内的最后出现时间，则基于所述目标对象在所述目标录像时间出现时的相机，更新所述当前相 机监控圈；追踪模块，用于基于更新后的所述当前相机监控圈，对所述目 标对象进行追踪。

第三方面，本发明提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存 储器存储有能够被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器可执行所述 计算机程序以实现第一方面所述的方法。

第四方面，本发明提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。

本发明提供的跨镜追踪方法、装置、电子设备及可读存储介质，方法 包括：若在理论出现时间段和预设缓冲时间段内，所述当前相机监控圈内 的全部相机均未采集到目标对象的图像，则对所述当前相机监控圈进行扩 大；基于扩大后的所述相机监控圈内的全部相机，启动录像搜索机制，确 定搜索出来所述目标对象的目标录像时间；若所述目标录像时间大于所述 目标对象在所述当前相机监控圈内的最后出现时间，则基于所述目标对象在所述目标录像时间出现时的相机，更新所述当前相机监控圈；基于更新 后的所述当前相机监控圈，对所述目标对象进行追踪，本发明可以通过超 时检测确定目标对象是否已经丢失，从而确定当前相机监控圈是否失效， 在当前相机监控圈失效之后，可以基于录像搜索机制重新追踪目标对象， 一旦目标再次出现的时间大于目标对象在当前防控圈的最后出现时间，则 可以基于追踪到目标对象的这个相机来更新当前防控圈，整个过程可以纠 正相机监控圈，降低了目标的丢失概率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需 要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些 实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例提供的一种场景示意图；

图2为本发明实施例提供的电子设备的结构框图；

图3为本发明实施例提供的跨镜追踪方法的示意性流程图；

图4为本发明实施例提供的自定义相机集合的示意图；

图5为本发明实施例提供的通过资源数选择、地图点选的方式生成自 定义相机集合的示意图；

图6为本发明实施例提供的一种多图特征融合的示例图；

图7为本发明实施例提供的另一种跨镜追踪方法的示意性流程图；

图8为本发明实施例提供的自动健壮相机监控圈的示例图；

图9为本发明实施例提供的一种自动健壮相机监控圈的流程示意图；

图10为本申请实施例提供的跨镜追踪装置的功能模块图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本 发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描 述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。 通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配 置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限 制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本 发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获 得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一 旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步 定义和解释。

在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、 “外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者 是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发 明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、 以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解 为指示或暗示相对重要性。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相 互结合。

请参考图1，图1为本发明实施例提供的一种场景示意图，其中包括终 端设备101、多个相机(例如相机102-1至相机102-n)和服务器103，终 端设备101、相机102-1至相机102-n以及服务器103通过网络104通信连 接。

其中，相机102-1至相机102-n用于采集监控范围内的图像或者视频， 并通过网络将采集的图像或者视频发送给服务器103，由服务器103将图像 存储在数据库中，或者对图像或者视频进行相应的业务处理。此外，终端 设备101可以向服务器103发送业务请求，服务器103接收到业务请求之 后可以对图像或者视频进行相应的业务处理，并将处理结果反馈给终端设 备101进行展示。

以跨镜镜追踪为例，跨镜追踪以目标识别技术对相机进行实时解析， 提取具有目标跟踪对象的抓拍图像，并将抓拍图像推送给用户，以特征识 别比对技术对追踪过程中的目标跟踪对象进行实时排查，再结合GIS路径 规划技术生成动态防控圈(即本发明实施例提供的相机监控圈)预测目标 跟踪对象的行动方向并对其进行持续的轨迹追踪，其中，目标跟踪对象可 以但不限于是人、车辆、动物等，此处不做限定。

例如，以图1的场景示意图为例，目标跟踪对象为某个人，当初始关 注设备将抓拍到的人体图像发送给服务器103之后，服务器103将具有这 个人的抓拍图像反馈到终端设备101,终端设备101将抓拍图像显示在屏幕 上，用户可以选择任意至少一张人体图像，终端设备101将被选择的人体 图像反馈给服务器103之后，服务器103即可启动跨镜追踪，即根据路径 规划生成防控圈，即图1中的相机102-1至相机102-n属于同一个防控圈 内的相机，然后服务器103可以向相机102-1至相机102-n下发追踪任务， 相机102-1至相机102-n接收到追踪任务之后，即可将采集的图像反馈给 服务器103，服务器103收到图像之后，对图像进行目标识别，并将识别出 来的人体特征与这个人的人体特征进行相似度匹配，并将比对结果反馈给 终端设备101，并生成这个人的轨迹。

然而，受实际现场环镜的不确定因素所制约，现有的跨镜追踪凡是存 在以下不足：

1、只以人体作为追踪对象，容易遇到体型相似，或中途换装的某个人， 误判或跟丢目标。例如，不清晰的人体特征遇到体型、衣着相似的路人容 易造成误判，或跟丢中途换装的某个人；或者，目标识别任务或因遮挡物、 光线等原因没有上报镜头下的某个人，造成这个人跟丢。

2、摄像机没捕捉到某个人或导致目标丢失，当前防控圈就无法再捕捉 到目标没法进行自我纠偏。

3、室内环境由于定位不准，或经纬度可能在同一垂直空间上，导致路 径规划失效，无法划定防控圈内设备，从而无法解析设备继续追踪。例如， 以路径规划预判某个人的行动轨迹，并对轨迹上的相机生成防控圈，若在 商场、车站、山城——经纬度无法体现的设备关系的场景下，基于路径规 划生成的动态防控圈将失效，无法继续追踪。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供的一种跨镜追踪方法，首 先，为了降低目标丢失率，本发明实施例提供的跨镜追踪方法可以通过主 动切换实时追踪相机使***更新防控圈，超时录像查验，以最新轨迹纠偏， 降低了目标的丢失概率；其次，为了提高目标准确性，本发明实施例提供 的跨镜追踪方法还可以通过人脸、人体特征双重校验，人工二次确认角度 图进行特征融合等方式提高了追踪目标上报准备性；最后，提出了一种室内室外联合追踪，适应经纬度无法适应设备关系的场景。

首先请参见图2，图2为本发明实施例提供的电子设备的结构框图，该 电子设备可以用来执行本发明实施例提供的跨镜追踪方法，例如，该电子 设备可以但不限于是图1中的服务器103或者是终端设备101。

如图2所示，电子设备200包括存储器201、处理器202和通信接口 203，该存储器201、处理器202和通信接口203相互之间直接或间接地电 性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条 或多条通讯总线或信号线实现电性连接。

存储器201可用于存储软件程序及模块，如本发明实施例提供的跨镜 追踪装置400的指令/模块，可以软件或固件(firmware)的形式存储于存 储器201中或固化在电子设备200的操作***(operatingsystem，OS)中， 处理器202通过执行存储在存储器201内的软件程序及模块，从而执行各 种功能应用以及数据处理。该通信接口203可用于与其他节点设备进行信 令或数据的通信。

其中，存储器201可以是但不限于，随机存取存储器 (RandomAccessMemory，RAM)，只读存储器(ReadOnlyMemory，ROM)， 可编程只读存储器(ProgrammableRead-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读 存储器(ErasableProgrammableRead-OnlyMemory，EPROM)，电可擦除只读 存储器(ElectricErasableProgrammableRead-OnlyMemory，EEPROM)等。

处理器202可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器 202可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)、网 络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器 (DigitalSignalProcessing，DSP)、专用集成电路 (ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－ ProgrammableGateArray，FPGA)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。

可以理解，图2所示的结构仅为示意，电子设备200还可以包括比图2 中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。图2所示 的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

请参见图3，图3为本发明实施例提供的跨镜追踪方法的示意性流程图， 该方法的执行主体可以是图1中的服务器103，包括如下步骤：

S301，若在理论出现时间段和预设缓冲时间段内，当前相机监控圈内 的全部相机均未采集到目标对象的图像，则对当前相机监控圈进行扩大；

S302，基于扩大后的相机监控圈内的全部相机，启动录像搜索机制， 确定搜索出来目标对象的目标录像时间；

S303，若目标录像时间大于目标对象在当前相机监控圈内的最后出现 时间，则基于目标对象在目标录像时间出现时的相机，更新当前相机监控 圈；

S304，基于更新后的当前相机监控圈，对目标对象进行追踪。

根据本发明实施例提供的跨镜追踪方法，若在理论出现时间段和预设 缓冲时间段内，当前相机监控圈内的全部相机均未采集到目标对象的图像， 表明防控圈内的相机没有捕捉到目标对象导致目标对象丢失，即当前相机 监控圈失效，则需要对当前相机监控圈进行调整，即对当前相机监控圈进 行扩大，基于扩大后的相机监控圈内的全部相机，启动录像搜索机制，确 定搜索出来目标对象的目标录像时间，若目标录像时间大于目标对象在当 前相机监控圈内的最后出现时间，说明扩大后的相机监控圈可以追踪到目 标对象，此时可以基于目标对象在录像时间出现时的相机，更新当前相机 监控圈，基于更新后的当前相机监控圈，对目标对象进行追踪。

可以看出，本发明实施例可以通过超时检测确定目标对象是否已经丢 失，从而确定当前相机监控圈是否失效，在当前相机监控圈失效之后，可 以基于录像搜索机制重新追踪目标对象，一旦目标再次出现的时间大于目 标对象在当前防控圈的最后出现时间，则可以基于追踪到目标对象的这个 相机来更新当前防控圈，整个过程可以纠正相机监控圈，降低了目标的丢 失概率。

下面将结合附图4至附图8来详细介绍上述步骤S304至步骤S306。

在步骤S301中，若在理论出现时间段和预设缓冲时间段内，当前相机 监控圈内的全部相机均未采集到目标对象的图像，则对当前相机监控圈进 行扩大。

本发明实施例中，理论出现时间段可以通过如下步骤实现：

a1，确定当前相机监控圈内主相机和多个从相机之间的最大距离。

a2，基于最大距离和预设移动速度，确定理论出现时间段；

其中，为了满足追踪业务，在当前相机监控圈内，主相机和从相机可 以互相切换，可以适应性更切换主相机，例如可以手动切换主相机，或者 由服务器根据实际追踪结果自适应切换主相机。

针对上述步骤a1,在可选的实施方式中，可以先计算主相机与每个从 相机之间的距离，然后从所有距离中确定找出最大距离。

针对上述步骤a2，预设移动速度用于模拟人员行走速度，可以根据实 际场景进行设置，用最大距离除以预设移动速度，得到的时间则为理论出 现时间段，缓冲时间段可以根据实际需求进行设置。

在本发明实施例中，可以以当前时刻为时间起点，若在理论出现时间 内未发现目标对象(即相机采集的图像中均为识别到目标对象)，则继续确 定在缓冲时间段内目标对象是否出现在当前相机监控圈内，若仍未出现， 则认为目标对象在当前相机监控圈丢失。

例如，当前时刻为9点0秒，预设移动速度为1米每秒，最大距离为 50米，缓冲时间为2分钟，理论出现时间为50秒，那么从9点开始，若目 标对象在9点过2分过50秒内出现，则当前相机监控圈仍然内追踪到目标 对象，若超过9点过2分过50秒仍未出现，则前相机监控圈已经失效，需 要被更新。

在确定当前相机监控圈失效之后，则可以对当前相机监控圈进行扩大， 扩大后的当前相机监控圈的范围可以是扩大前的当前相机监控圈的范围的 数倍，例如，假设当前相机监控圈内有5个相机，则扩大后的当前相机监 控圈内可以有10个相机。

在实际场景中，扩大当前相机监控圈的时候，可以将位于当前防控圈 附近的相机拉取到当前相机监控圈内，可以以相机监控圈的边缘相机为基 准，将靠近边缘相机的其他相机拉取到当前相机监控圈内；还可以以主相 机为中心，将与主相机的距离满足预设距离范围的相机拉取到监控圈内， 此处不作限定。

在步骤S302中、基于扩大后的相机监控圈内的全部相机，启动录像搜 索机制，确定搜索出来目标对象的目标录像时间。

从上述内容可以看出，扩大后的当前相机监控圈内存在一些新的相机， 这些相机均是当前相机监控圈附近的相机，当目标在当前相机监控圈内丢 失之后，理论上目标对象应该是仍然在当前相机监控圈的附近，因此，基 于扩大后的当前相机监控圈，进行录像搜索机制，可以提高追踪对目标对 象的概率。

在本发明实施例中，录像搜索机制表征在扩大后的当前相机监控圈内 的每个相机采集的录像中搜索目标对象，直到搜索到目标对象。录像分析 倍数可用当前剩余显卡算力平均分配。

其中，目标对象在当前相机监控圈最后出现的时间即为：当前相机监 控圈内采集到目标对象的图像的时间距离当前时刻最近的那个时间，例如， 假设当前时刻为9点，当前相机监控圈内有5个相机分别在8点、8点10 分、8点20分、8点30分、8点40分采集到目标对象的图像，之后目标对 象未出现，则8点40分则为目标对象的最后出现时间。

上述录像时间可以设定为目标对象在当前相机监控圈最后出现的时间 之前至当前时刻。例如，假设目标对象的最后出现时间为8点50分，当前 时刻为9点，那么录像时间可以设置为8点45分至9点。

因此，在可选地实施方式中，启动录像搜索机制之后，可以将满足人 脸特征相似度和人体特征相似度对应的目标对象的图像推送到前端设备， 用户通过前端设备，可以根据实际需求选择“确认目标轨迹”，设备接收 到用户的选择指令之后，即可确定被选择目标对象的图像对应的录像时间， 进而与目标对象当前相机监控圈内的最后出现时间(也就是最新轨迹时间) 相比较，根据比较结果确定是否更新当前相机监控圈。

在步骤S303、若目标录像时间大于目标对象在当前相机监控圈内的最 后出现时间，则基于目标对象在目标录像时间出现时的相机，更新当前相 机监控圈。

例如，假设目标对象在当前相机监控圈内的最后出现时间为8点50分， 而最新搜索到目标的目标录像时间为8点55分，那么此时需要更新相机监 控圈，若最新搜索到目标的目标录像时间为8点45分，则不需要更新相机 监控圈。

因此，上述步骤S302和步骤S303可以这样理解：基于扩大后的相机 监控圈内的全部相机，启动录像搜索机制，并将搜索到的满足人脸特征相 似度和人体特征相似度对应的目标对象的图像推送到前端设备，前端设备 接收到用户的选择指令，确定被选择的目标对象的图像，确定目标对象的 图像对应的目标录像时间以及相机，若目标录像时间大于目标对象在当前 相机监控圈内的最后出现时间，则以该相机为中心相机，更新当前相机监 控圈；若否则不更新当前相机监控圈。

可以理解的是，在前端设备，用户每执行一次选择操作，则可以确定 一个目标录像时间和相机，若满足步骤S303中的判断条件，则以确定出来 的相机为中心相机更新当前相机监控圈，若不满足则不更新，整个过程可 以对目标对象实现密切跟踪，并且可以提高相机监控圈的监控效果。

因此，在一种可选的实施方式中，上述步骤S303可以按照如下方式执 行：

b1，若目标对象位于室外环境，则基于相机的位置和路网数据，确定 若干个相机对应的相邻相机，并基于相邻相机和相机，更新当前相机监控 圈。

在可选的实施方式中，可以基于相机的位置和路网数据，预测目标对 象的移动路，将位于移动路径上的相机和目标对象在录像时间出现时的相 机，更新当前相机监控圈。

b2，若目标对象位于室内环境，则基于预先生成的自定义相机集合， 更新当前相机监控圈；其中，自定义相机集合中包含相机对应的相邻相机。

可以理解的是，在室内等无经纬度或经纬度重合的场景，通过上述方 式生成的相机监控圈无法体现设备关系，因此，本发明实施例首先提供一 种建立室内相机监控圈的实施方式：即生成自定义相机集合，自定义相机 集合中包含中心相机以及该中心相机附近的多个相邻相机，请参见图4，图 4为本发明实施例提供的自定义相机集合的示意图，从图4中可以看出，该 自定义相机集合可以体现室内1层(1F)和2层(2F)之间的设备关系。

自定义相机集合可通过资源树选择、地图点选、表格导入三种形式实 现。

其中，资源树选择、地图点选这两种方式均是从基础设备库中，手动 选择中心相机、以及中心相机周边多个相邻相机，建立起相机间的空间关 系。如图5所示，图5为本发明实施例提供的通过资源数选择、地图点选 的方式生成自定义相机集合的示意图。

表格导入方式是按照如下模板，手动填充数据导入，生成自定义相机 表，导入的设备必须存在于基础设备库中，生成的自定义相机表如表1所 示：

表1

因此，在室内环境进行目标对象追踪时，可以基于预先生成的自定义 相机集合来生成相机监控圈，由于自定义相机集合中均是中心相机对应的 相邻相机，因此可以随机确定出若干个相邻相机，更新当前相机监控圈。

还可以理解的是，当目标对象位于室内环境的边缘，正在进入室外环 境，即目标对象位于室外环境和室内环境的交界区域，此时再以室内自定 义相机集合划定相机监控圈，将导致数据缺失，构不成完相机监控圈，为 了补齐防控圈，可以将以交界区域内采集到目标对象的相机为中心相机； 再次以该设备的经纬度信息，结合路径规划拉取室外环境中该中心相机对 应的相邻相机，形成一个室内外联合的新的相机监控圈，类似地，当目标 对象正在进入室内环境，则可以以交界区域内采集到目标对象的相机为中 心相机，从自定义相机集合中确定出若干个相邻衔接，生成新的相机监控 圈。

在步骤S304、基于更新后的当前相机监控圈，对目标对象进行追踪。

在本发明实施例中，考虑到仅仅用人体特征进行目标追踪，可能出现 误判或者漏判的情况，因此，当追踪目标移动到高清摄像头时，目标识别 算法能识别到清晰的人脸，此时将人脸与人体实时建立关联关系。人脸人 体作为同一目标，***自动下发人脸的追踪任务，对追踪目标进行双重比 对校验，当人脸比对结果和人体比对结果为同一个目标，则确定识别出目 标，提高追踪目标准确度。

因此，在更新当前相机监控圈之后，还可以将目标录像中目标对象的 人体图像与已有的人体图像进行多图特征融合，将目标录像中目标对象的 人脸图像和人脸图像进行多图特征融合，基于融合后的人脸特征和人体特 征进行追踪，因此，在一种可选的实施方式汇总，上述步骤S304可以按照 如下步骤执行：

c1,获取目标对象对应的多张待处理人脸图像和多张待处理人体图像；

其中，每张待处理人体图像中目标对象的人体角度不同。待处理人脸 图像满足人脸特征相似条件，待处理人体图像满足人体特征相似条件，在 实时追踪过程中，用户可在推送的目标对象对应的人脸图像和人体图像中， 选定多张不同角度的人体图像、以及多张人脸图像，设备基于用户选定的 图像利用多图特征融合完善目标特征，以融合后的特征继续追踪。

c2,基于预设的人脸器官权重，对多张待处理人脸图像进行特征融合， 得到融合后的人脸特征，并基于预设的人体角度权重，对多张待处理人体 图像进行特征融合，得到融合后的人体特征。

在本发明实施例中，可以预先为人脸中的关键人脸器官(眼睛形状、 鼻子、额头、耳朵)设置权重，然后，将多张待处理人脸图像进行特征融 合，得到融合后的人脸特征进行加权系数融合，得到融合后的人脸图特征。

同理，针对待处理人体图像，设置人体角度权重，例如，人体正面权 重为0.4、人体正侧面权重为0.4、人体背面权重为0，偏移正侧面不同角 度权重计算公式为：偏移正面角度/360°*侧面权重0.4。

c3,基于融合后的人体特征和融合后的人脸特征，对目标对象进行追踪。

为了方便理解，请参见图6，图6为本发明实施例提供的一种多图特征 融合的示例图，如图6所示，其中有5种角度的人体图像，正面、正侧面、 背面，相对于正侧面存在偏移角度，那么可以基于每种人体角度对应的权 重，对这5种角度的人体图像进行特征融合，得到融合后的人体特征；类 似的，图6中18张人脸图像可以结合预设的人脸器官权重进行特征融合， 得到融合后的人脸特征。

通过上述实施方式，可以以融合后的人脸特征、融合后的人体进行双 重校验，人工二次确认角度图进行特征融合等方式提高了追踪目标上报准 备性。

在可选地实施方式中，假设目标对象出现在更新的当前相机监控圈之 后，但因为***延迟用户并未收到上报信息，可以执行如下实施方式自动 纠正相机监控圈：

d1，若接收到用户输入的主相机切换指令，确定当前相机监控圈内切 换后的主相机；

d2,以主相机为中心，更新当前相机监控圈。

通过主动切换实时追踪相机使***自适应的更新相机监控圈，降低了 目标的丢失概率。

在可选的实施方式中，在追踪过程中，动态防控圈内的设备需达到一 定数量才能尽可能全面覆盖追踪目标移动路径，且即使在室外，也会有空 间垂直的同一经纬度摄像设备。所以防控圈应有自动壮健机制，因此，本 发明实施例提供了一种相机监控圈自动健壮的实施方式，该实施方式的主 要思路是：采用如下任意至少一种实施方式。

请参见图7，图7为本发明实施例提供的另一种跨镜追踪方法的示意性 流程图，该方法还可以包括：

S305，若当前相机监控圈的相机总数少于预设数量，确定出目标数量 个待拉取相机，以使相机总数等于预设数量；

S306，将目标数量个待拉取相机更新到当前相机监控圈内；

其中，待拉取相机为如下相机的任意一种及其组合：自定义相机；路 径规划相机；直线距离相机；

自定义相机表征属于自定义相机集合中相机；路径规划相机表征基于 路网数据确定出来的相机，具体为：基于中心相机的位置进行路径规划， 得到目标路径，然后结合路网数据，获得目标路径上或者目标路径附近的 相机，确定出若干个路径规划相机；直线距离相机表征与中心相机的直线 距离最近的相机，具体为：在中心相机周围的相机中，分别计算每个相机 与中心相机的距离，然后按照距离从小到大的方向，确定出若干个直线距离相机。

在本发明实施例中，优先将自定义的设备划进防控圈，数量不足时以 路径规划出的设备进行补充，数量仍达不到的情况下再以GIS计算水平直 线距离相近的相机补全防控圈。以直线距离相近的方式拉取相机也完善了 空间垂直的摄像设备关系，亦对反侦察能力较强的追踪目标，提高追踪到 的可能性。优先级为：自定义相机＞路径规划相机＞直线距离相机。

因此，在一种可选的实施方式中，上述步骤S305可以按照如下方式执 行：

e1,确定是否存在自定义相机集合；

e2,若存在，则将自定义相机集合中目标数量个自定义相机，确定为待 拉取相机；

e3,若不存在，确定是否存在路网数据；

e4,若存在，则基于路网数据，确定出若干数量个路径规划相机，并选 择目标数量个路径规划相机，作为待拉取相机；

e5,若不存在，则按照与中心相机的直线距离从小到大的方向，依从若 干个直线距离相机中，选择目标数量个直线距离相机，作为待拉取相机。

在可选的实施方式中，在执行上述实施方式中的过程中，可能出现自 定义相机或者路径规划相机或者直线距离相机小于目标数量个，此时可以 确定出至少两种相机，来更新当前相机监控圈，至少两种相机的数量之和 为上述目标数量。因此，本发明实施例还给出了如下实现方式：

f1，确定自定义相机集合中的自定义相机数量是否大于或等于目标数量；

f2，若是，则将自定义相机集合中目标数量个自定义相机，作为待拉取 相机；

f3，若否，则将全部自定义相机、若干个路径规划相机中第一剩余数量 个路径规划相机，作为待拉取相机；第一剩余数量与自定义相机数量之和 等于目标数量；

f4，若路径规划相机的总数量少于第一剩余数量，则将全部自定义相机、 全部路径规划相机、以及第二剩余数量个直线距离相机，作为待拉取相机； 第二剩余数量与路径规划相机的总数量之和为第一剩余数量。

通过上述实施方式确定的相机监控圈的效果图可以参见图8，图8为本 发明实施例提供的自动健壮相机监控圈的示例图。

为了方便理解上述步骤e1至步骤e5以及步骤f1至步骤f4，请参见图 9，图9为本发明实施例提供的一种自动健壮相机监控圈的流程示意图，该 过程可以包括如下流程：

步骤1：确定是否存在自定义相机集合。

若是，则执行步骤2，若否，则执行步骤4。

步骤2：确定自定义相机集合中的自定义相机数量是否大于或等于目标 数量。

若是，则执行步骤3，并结束；若否，则执行步骤4。

步骤3：将自定义相机集合中目标数量个自定义相机，作为待拉取相机。

步骤4：确定是否存在路网数据。

若是，则执行步骤5，若否，则执行步骤9，并结束。

步骤5：基于路网数据，确定出若干数量个路径规划相机。

步骤6：路径规划相机的总数量是否大于或等于第一剩余数量。

若是，则执行步骤7，若否，则执行步骤8。

步骤7：将全部自定义相机、若干个路径规划相机中第一剩余数量个路 径规划相机，作为待拉取相机，并结束。

步骤8：将全部自定义相机、全部路径规划相机、以及第二剩余数量个 直线距离相机，作为待拉取相机，并结束。

步骤9：按照与中心相机的直线距离从小到大的方向，从若干个直线距 离相机中，选择目标数量个或第一剩余数量个直线距离相机，作为待拉取 相机，并结束。

需要注意的是，在既不存在自定义相机集合又不存在路网数据的情况 下，那么执行步骤9中：按照与中心相机的直线距离从小到大的方向，从 若干个直线距离相机中，选择目标数量个直线距离相机，作为待拉取相机， 并结束；在存在自定义相机集合但不存在路网数据的情况下，那么执行步 骤9中：按照与中心相机的直线距离从小到大的方向，从第一剩余数量个 直线距离相机中，选择目标数量个直线距离相机，作为待拉取相机，并结 束。

本申请实施例提供的跨镜追踪方法可以在硬件设备或者以软件模块的 形式实现中执行，当跨镜追踪方法以软件模块的形式实现时，本申请实施 例还提供一种跨镜追踪方法装置，请参见图10，图10为本申请实施例提供 的跨镜追踪装置的功能模块图，该跨镜追踪装置400可以包括：

确定模块410，用于若在理论出现时间段和预设缓冲时间段内，当前相 机监控圈内的全部相机均未采集到目标对象的图像，则对当前相机监控圈 进行扩大；

搜索模块420，用于基于扩大后的相机监控圈内的全部相机，启动录像 搜索机制，确定第一次搜索出来目标对象的目标录像时间；

更新模块430，用于若目标录像时间大于目标对象在当前相机监控圈内 的最后出现时间，则基于目标对象在目标录像时间出现时的相机，更新当 前相机监控圈；

追踪模块440，用于基于更新后的当前相机监控圈，对目标对象进行追 踪。

在可选地的实施方式中，确定模块410、搜索模块420、更新模块430 和追踪模块440可以协同的执行图3中的各个步骤以实现相应的技术效果。

在可选的实施方式中，更新模块430，具体用于执行步骤b1和步骤b2、 步骤d1至步骤d2、步骤e1至步骤e5、步骤f1至步骤f4、图7、图9中的 各个步骤以实现更新相机监控圈的效果。

在可选的实施方式中，追踪模块440，具体用于步骤c1至步骤c3以实 现相应的效果。

在可选的实施方式中，确定模块410还用于执行步骤a1至步骤a2以实 现相应的技术效果。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该 计算机程序被处理器执行时实现如前述实施方式中任一项的跨镜追踪方法。 该计算机可读存储介质可以是，但不限于，U盘、移动硬盘、ROM、RAM、 PROM、EPROM、EEPROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介 质。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于 此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易 想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的 保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种跨镜追踪方法，其特征在于，所述方法包括：

若在理论出现时间段和预设缓冲时间段内，所述当前相机监控圈内的全部相机均未采集到目标对象的图像，则对所述当前相机监控圈进行扩大；

基于扩大后的所述相机监控圈内的全部相机，启动录像搜索机制，确定搜索出来所述目标对象的目标录像时间；

若所述目标录像时间大于所述目标对象在所述当前相机监控圈内的最后出现时间，则基于所述目标对象在所述目标录像时间出现时的相机，更新所述当前相机监控圈；

基于更新后的所述当前相机监控圈，对所述目标对象进行追踪。

2.根据权利要求1所述的跨镜追踪方法，其特征在于，若所述目标录像时间大于所述目标对象在所述当前相机监控圈内的最后出现时间，则基于所述目标对象在所述目标录像时间出现时的相机，更新所述当前相机监控圈，包括：

若所述目标对象位于室内环境，则基于预先生成的自定义相机集合，更新所述当前相机监控圈；其中，所述自定义相机集合中包含所述相机对应的相邻相机；

若所述目标对象位于室外环境，则基于所述相机的位置和路网数据，确定若干个所述相机对应的相邻相机，并基于所述相邻相机和所述相机，更新所述当前相机监控圈。

3.根据权利要求1所述的跨镜追踪方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述当前相机监控圈的相机总数少于预设数量，确定出目标数量个待拉取相机，以使所述相机总数等于所述预设数量；

将所述目标数量个待拉取相机更新到所述当前相机监控圈内；

其中，所述待拉取相机为如下相机的任意一种及其组合：自定义相机；路径规划相机；直线距离相机；

所述自定义相机表征属于自定义相机集合中的相机；所述路径规划相机表征基于路网数据确定出来的相机；所述直线距离相机表征与中心相机的直线距离最近的相机。

4.根据权利要求3所述的跨镜追踪方法，其特征在于，若所述当前相机监控圈的相机总数少于预设数量，确定出目标数量个待拉取相机，以使所述相机总数等于所述预设数量，包括：

确定是否存在所述自定义相机集合；

若存在，则将所述自定义相机集合中目标数量个所述自定义相机，确定为所述待拉取相机；

若不存在，确定是否存在路网数据；

若存在，则基于所述路网数据，确定出若干数量个所述路径规划相机，并选择目标数量个所述路径规划相机，作为所述待拉取相机；

若不存在，则按照与所述中心相机的直线距离从小到大的方向，依次确定出目标数量个所述直线距离相机，作为所述待拉取相机。

5.根据权利要求4所述的跨镜追踪方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述自定义相机集合中的自定义相机数量是否大于或等于所述目标数量；

若是，则将所述自定义相机集合中目标数量个所述自定义相机，作为所述待拉取相机；

若否，则将全部所述自定义相机、若干个所述路径规划相机中第一剩余数量个所述路径规划相机，作为所述待拉取相机；所述第一剩余数量与所述自定义相机数量之和等于所述目标数量；

若所述路径规划相机的总数量少于所述第一剩余数量，则将全部所述自定义相机、全部所述路径规划相机、以及第二剩余数量个所述直线距离相机，作为所述待拉取相机；所述第二剩余数量与路径规划相机的总数量之和为所述第一剩余数量。

6.根据权利要求1所述的跨镜追踪方法，其特征在于，基于更新后的所述当前相机监控圈，对所述目标对象进行追踪，包括：

获取所述目标对象对应的多张待处理人脸图像和多张待处理人体图像；每张所述待处理人体图像中所述目标对象的人体角度不同；

基于预设的人脸器官权重，对所述多张待处理人脸图像进行特征融合，得到融合后的人脸特征，并基于预设的人体角度权重，对所述多张待处理人体图像进行特征融合，得到融合后的人体特征；

基于所述融合后的人体特征和所述融合后的人脸特征，对所述目标对象进行追踪。

7.根据权利要求1所述的跨镜追踪方法，其特征在于，所述方法还包括：

若接收到用户输入的主相机切换指令，确定所述当前相机监控圈内切换后的主相机；

以所述主相机为中心，更新所述当前相机监控圈。

8.根据权利要求1所述的跨镜追踪方法，其特征在于，在若在理论出现时间和预设缓冲时间内，所述当前相机监控圈内的全部相机均未采集到目标对象的图像，则对所述当前相机监控圈进行扩大之前，所述方法包括：

确定所述当前相机监控圈内主相机和多个从相机之间的最大距离；

基于所述最大距离和预设移动速度，确定所述理论出现时间段。

9.一种跨镜追踪装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于若在理论出现时间段和预设缓冲时间段内，所述当前相机监控圈内的全部相机均未采集到目标对象的图像，则对所述当前相机监控圈进行扩大；

搜索模块，用于基于扩大后的所述相机监控圈内的全部相机，启动录像搜索机制，确定搜索出来所述目标对象的目标录像时间；

更新模块，用于若所述目标录像时间大于所述目标对象在所述当前相机监控圈内的最后出现时间，则基于所述目标对象在所述目标录像时间出现时的相机，更新所述当前相机监控圈；

追踪模块，用于基于更新后的所述当前相机监控圈，对所述目标对象进行追踪。

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器可执行所述计算机程序以实现权利要求1至8任一项所述的方法。

11.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。

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