行人重识别方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114140822A(43)申请公布日2022.03.04(21)申请号202111383049.6(22)申请日2021.11.22(71)申请人中国人民银行清算总中心地址100048北京市海淀区阜成路18号华融大厦1221室(72)发明人不公告发明人(74)专利代理机构北京三友知识产权代理有限公司11127代理人党晓林周永君(51)Int.Cl.G06V40/10(2022.01)G06V10/62(2022.01)G06V20/40(2022.01)权利要求书2页说明书10页附图5页(54)发明名称行人重识别方法及装置(57)摘要一种行人重识别方法及装置，方法包括：对采集到的监控视频进行目标检测及特征提取，分别得到行人检测结果及行人特征信息；根据行人检测结果及行人特征信息，生成行人元信息；将行人元信息输入至预设的强度关系模型中进行计算，得到关系强度矩阵，根据关系强度矩阵，生成行人关系图；根据行人特征信息进行置信度计算，得到识别置信度，利用行人关系图对识别置信度进行校正更新，根据校正更新后的识别置信度，确定行人重识别结果。本发明通过生成行人关系强度及拓扑图，准确描述行人之间关系，利用行人之间的关系增强行人重识别的精度，解决模糊场景存在的识别置信度较低的情况，且生成的行人关系图可以运用到其它场景，增强行人重识别的准确率。CN114140822ACN114140822A权利要求书1/2页1.一种行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括：对采集到的监控视频进行目标检测及特征提取，分别得到行人检测结果及行人特征信息；根据所述行人检测结果及所述行人特征信息，生成行人元信息；将所述行人元信息输入至预设的强度关系模型中进行计算，得到关系强度矩阵，并根据所述关系强度矩阵，生成行人关系图；根据所述行人特征信息进行置信度计算，得到识别置信度，利用所述行人关系图对所述识别置信度进行校正更新，并根据校正更新后的识别置信度，确定行人重识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对采集到的监控视频进行目标检测及特征提取，分别得到行人检测结果及行人特征信息包括：对采集到的监控视频进行图片提取，得到行人图片，并对所述行人图片进行目标检测，得到行人检测结果；根据深度学习算法，对所述行人检测结果进行特征提取，得到行人特征信息；其中，所述行人特征信息包括行人位置、行人出现时刻及行人离开时刻。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行人检测结果及所述行人特征信息，生成行人元信息包括：对所述行人检测结果中的行人进行ID设置，得到多个行人ID；根据所述行人ID及所述行人特征信息，生成对应于所述行人ID的行人元信息；其中，所述行人元信息包括行人距离、行人停留时间及行人生物特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述行人特征信息进行置信度计算，得到识别置信度包括：对所述行人特征信息进行特征对比，得到特征对比结果，并根据所述特征对比结果进行置信度计算，得到对应于行人ID的识别置信度。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述行人元信息输入至预设的强度关系模型中进行计算，得到关系强度矩阵包括：将所述行人距离、行人停留时间、行人生物特征及对应的行人ID输入至预设的强度关系模型中计算，得到每两个行人ID之间的强度关系；根据所述强度关系，得到所述关系强度矩阵。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述关系强度矩阵，生成行人关系图包括：将所述行人ID作为点，并将所述关系强度矩阵中每两个行人ID之间的强度关系作为连接线，生成所述行人关系图。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用所述行人关系图对所述识别置信度进行校正更新包括：利用所述行人关系图中所述行人ID的总个数及每两个行人ID之间的强度关系，分别对各行人ID对应的识别置信度进行校正更新。8.一种行人重识别装置，其特征在于，所述装置包括：目标检测模块，用于对采集到的监控视频进行目标检测及特征提取，分别得到行人检测结果及行人特征信息；2CN114140822A权利要求书2/2页元信息模块，用于根据所述行人检测结果及所述行人特征信息，生成行人元信息；关系图模块，用于将所述行人元信息输入至预设的强度关系模型中进行计算，得到关系强度矩阵，并根据所述关系强度矩阵，生成行人关系图；识别结果模块，用于根据所述行人特征信息进行置信度计算，得到识别置信度，利用所述行人关系图对所述识别置信度进行校正更新，并根据校正更新后的识别置信度，确定行人重识别结果。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述目标检测模块包括：检测结果单元，用于对采集到的监控视频进行图片提取，得到行人图片，并对所述行人图片进行目