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(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CN114119755A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111498779.0G06V10/80(2022.01)(22)申请日2021.12.09G06K9/62(2022.01)(71)申请人中科计算技术西部研究院地址401120重庆市渝北区黄山大道中段53号(72)发明人段勃杨东鑫李浩澜谭光明幸禹可何杰(74)专利代理机构重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙)50217代理人刘嘉(51)Int.Cl.G06T7/73(2017.01)G06T7/246(2017.01)G06V20/52(2022.01)G06V40/16(2022.01)权利要求书2页说明书6页附图1页(54)发明名称基于多源数据融合的目标定位方法、系统及存储介质(57)摘要本发明涉及目标识别追踪技术领域,公开了基于多源数据融合的目标定位方法、系统及存储介质,该方法包括:S1:录入监控区的场景信息;S2:识别是否有目标进入监控区;S3:采集监控区内目标的图像信息,结合监控区的场景信息,对目标所处位置进行判断,得出目标的第一定位;S4:采集监控区内目标方向的声音信息,识别声音内容,结合监控区的场景信息,对目标所处位置进行判断,得出目标的第二定位;S5:根据第二定位的信息对第一定位进行修正,得到精确定位。通过在摄像头采集图像识别目标定位的基础上,利用采集的目标方向的声音信息对目标定位进一步的修正和优化,得到更精确的定位,相比传统的图像识别定位效果更好。CN114119755ACN114119755A权利要求书1/2页1.基于多源数据融合的目标定位方法,其特征在于,包括:S1:录入监控区的场景信息;S2:识别是否有目标进入监控区;S3:采集监控区内目标的图像信息,结合监控区的场景信息,对目标所处位置进行判断,得出目标的第一定位;S4:采集监控区内目标方向的声音信息,识别声音内容,结合监控区的场景信息,对目标所处位置进行判断,得出目标的第二定位;S5:根据第二定位的信息对第一定位进行修正,得到精确定位。2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法,其特征在于:所述S1中录入监控区的场景信息包括监控区的矢量地图和建筑结构。3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法,其特征在于:所述S2中识别的方式为热成像识别。4.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法,其特征在于:所述S3中采集的监控区内目标的图像信息包括2个及以上的方向的图像信息。5.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法,其特征在于:所述S3包括:S3‑1:实时采集监控区内目标的图像信息;S3‑2:根据实时采集的图像信息,得出目标的历史运动轨迹;S3‑3:根据目标的历史运动轨迹,结合监控区的场景信息,得出目标的预测运动轨迹;S3‑4:根据实时采集的图像信息,在轨迹上找与实时位置最近的位置作为第一定位。6.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法,其特征在于:所述S3包括:S3‑1:实时采集监控区内目标的图像信息;S3‑2:根据实时采集的图像信息,通过人脸识别,得出目标人物的身份;S3‑3:获取目标人物对应的历史运动轨迹设为预测运动轨迹;S3‑4:根据实时采集的图像信息,将目标人物在预测运动轨迹上的实时位置作为第一定位。7.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法,其特征在于:所述S4包括:S4‑1:采集监控区内目标方向的声音信息,识别声音内容;S4‑2:识别到声音内容包括目标运动过程中的响动,则判断响动来源的方向;S4‑3:根据响动来源的方向,结合监控区的场景信息,对目标所处位置进行判断,得出目标的第二定位。8.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的目标定位方法,其特征在于:所述S4包括:S4‑1:采集监控区内目标方向的声音信息,识别声音内容;S4‑2‑1:识别到声音内容包括目标运动过程中的响动,则判断响动来源的方向;S4‑2‑2:识别的声音内容还包括监控区的场景信息相关的关键词,根据关键词并结合监控区的场景信息,判断目标附近的目标地点;2CN114119755A权利要求书2/2页S4‑3‑1:将目标到目标地点的路线设为预测运动轨迹;S4‑3‑2:根据响动来源的方向,结合监控区的场景信息,对目标所处位置进行判断,将目标在预测运动轨迹上的实时位置作为第二定位。9.基于多源数据融合的目标定位系统,其特征在于:该系统采用了权利要求1至8任一项所述的基于多源数据融合的目标定位方法。10.基于多源数据融合的目标定位存储介质,用于存储计算机可执行指令,其特征在于:所述计算机可执行指令在被执行时实现上述权利要求1‑8中任一项所述的基于多源数据融合的目标定位方