一种多摄像头识别方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种多摄像头识别方法及装置，方法包括：获取备选对象的第一图像序列；对所述第一图像序列进行特征提取，得到备选对象的第一特征；将所述第一特征与预先获取的目标对象的第二特征进行比对，确定所述备选对象是否为所述目标对象；其中，备选对象与目标对象关联不同的摄像头。本申请可以降低多摄像头识别方案的计算量，提高多摄像头识别的效率，并且不需要借助图像深度信息，可以节省硬件升级的成本。

A multi camera recognition method and device

The present application provides a multi-camera identification method and apparatus, including: acquiring a first image sequence of an alternative object; extracting a feature of the first image sequence to obtain a first feature of the alternative object; comparing the first feature with a second feature of the previously acquired target object to determine the alternative object. Whether the object is the target object, where the candidate object is associated with the target object with different cameras. The application can reduce the computational complexity of the multi-camera recognition scheme, improve the efficiency of multi-camera recognition, and do not need to use image depth information, can save the cost of hardware upgrade.

【技术实现步骤摘要】
一种多摄像头识别方法及装置
本申请涉及本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种多摄像头识别方法及装置。
技术介绍
在监控网络中，移动物体会在不同的摄像头下出现，例如行人。尤其是监控网络中行人的身份的鉴定，将曾经在监控网络中出现过的目标对象在其他摄像机的场景内再次识别出来是一个亟需解决的问题。而现有的移动物体在不同摄像头的识别方案，需要提取海量的图像序列特征，计算量很大。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种多摄像头识别方法及装置，可以降低多摄像头识别方案的计算量，提高多摄像头识别的效率。具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：根据本申请的第一方面，提出了一种多摄像头识别方法，包括：获取备选对象的第一图像序列；对所述第一图像序列进行特征提取，得到备选对象的第一特征；将所述第一特征与预先获取的目标对象的第二特征进行比对，确定所述备选对象是否为所述目标对象；其中，备选对象与目标对象关联不同的摄像头。在一实施例中，所述获取备选对象的第一图像序列，包括：获取与备选对象关联的摄像头所采集的第一图像集合；从所述第一图像集合中检测所述备选对象，得到所述备选对象的多幅图像框；根据所述多幅图像框生成所述备选对象的第一图像序列，所述第一图像序列中每一帧图像对应一幅所述图像框。在一实施例中，所述对所述第一图像序列进行特征提取，得到备选对象的第一特征，包括：对所述第一图像序列的各幅图像框进行图像分割，得到多幅子图像；对所述多幅子图像进行图像特征提取，得到多个子图像特征；对所述多个子图像特征进行融合，得到备选对象的第一特征。在一实施例中，所述对所述第一图像序列的各幅图像框进行图像分割，包括：计算所述第一图像序列的各幅图像框之间的相似度；根据所述相似度的计算结果对所述第一图像序列的各幅图像框进行排序；对排序后的各幅图像框进行图像分割。在一实施例中，所述对所述多幅子图像进行图像特征提取，包括：对所述多幅子图像进行颜色分类，生成各幅所述子图像对应的多个颜色通道子图像；对所述多个颜色通道子图像中的各颜色通道子图像分别进行图像特征提取。在一实施例中，所述对所述多个颜色通道子图像中的各颜色通道子图像分别进行图像特征提取，包括：对所述多幅子图像中每幅子图像内的每个像素点提取局部二值模式LBP特征；构建每幅所述子图像的统计直方图，得到多个统计直方图；基于预设直方图宽度对每个所述统计直方图进行二进制编码，得到所述多个颜色通道的直方图特征；将各个所述LBP特征和直方图特征进行连接，得到多个子图像特征。在一实施例中，所述对所述多个子图像特征进行融合，得到备选对象的第一特征，包括：将多个所述子图像特征对应的向量进行连接，得到总特征向量；对所述总特征向量进行主成份分析PCA降维处理，得到备选对象的第一特征。在一实施例中，所述将所述第一特征与预先获取的目标对象的第二特征进行比对之前，所述方法还包括：获取与目标对象关联的摄像头所采集的第二图像集合；从所述第二图像集合中检测所述目标对象，得到所述目标对象的多幅图像框；根据所述目标对象的多幅图像框生成所述目标对象的第二图像序列，所述第二图像序列中每一帧图像对应一幅所述目标对象的图像框；对所述第二图像序列进行特征提取，得到所述目标对象的第二特征。根据本申请的第二方面，提出了一种多摄像头识别装置，包括：第一序列获取模块，用于获取备选对象的第一图像序列；第一特征提取模块，用于对所述第一图像序列进行特征提取，得到备选对象的第一特征；对象特征比对模块，用于将所述第一特征与预先获取的目标对象的第二特征进行比对，确定所述备选对象是否为所述目标对象；其中，备选对象与目标对象关联不同的摄像头。根据本申请的第三方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述任一所述的多摄像头识别方法。由以上技术方案可见，本申请通过获取备选对象的第一图像序列，并对所述第一图像序列进行特征提取，得到备选对象的第一特征，然后将所述第一特征与预先获取的目标对象的第二特征进行比对，确定所述备选对象是否为所述目标对象；其中，备选对象与目标对象关联不同的摄像头，由于以图像序列为单位进行特征提取，并将提取的将备选对象的第一特征与目标对象的第二特征进行比对，不需要逐一比对每一幅图像的特征，因而可以降低多摄像头识别方案的计算量，提高多摄像头识别的效率，并且不需要借助图像深度信息，因而可以节省硬件升级的成本。附图说明图1是本申请一示例性实施例示出的一种多摄像头识别方法的流程图；图2是本申请一示例性实施例示出的如何获取备选对象的第一图像序列的流程图；图3是本申请一示例性实施例示出的如何对所述第一图像序列进行特征提取的流程图；图4是本申请一示例性实施例示出的如何对所述第一图像序列的各幅图像框进行图像分割的流程图；图5是本申请一示例性实施例示出的如何对所述多幅子图像进行图像特征提取的流程图；图6是本申请一示例性实施例示出的如何对多个颜色通道子图像中的各颜色通道子图像分别进行图像特征提取的流程图；图7是本申请一示例性实施例示出的如何对所述多个子图像特征进行融合的流程图；图8是本申请又一示例性实施例示出的一种多摄像头识别方法的流程图；图9是本申请一示例性实施例示出的一种行人多摄像头识别装置的结构框图；图10是本申请又一示例性实施例示出的一种行人多摄像头识别装置的结构框图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。图1是本申请一示例性实施例示出的一种多摄像头识别方法的流程图；该实施例可以用于智能终端(例如，智能手机、平板电脑和台式笔记本等)，也可以用于服务端(例如，一台服务器和多台服务器组成的服务器集群等)。如图1所示，该方法包括步骤S101-S103：S101：获取备选对象的第一图像序列。在一实施例中，上述备选对象可以为通过图像采集装置(如，摄像头和具有摄像功能的终端设备等)获取的图像集合中的各个人物或物体，具体视待识别的目标对象的种类而定。在一实施例中，上述备选对象用于对目标对象进行再识别。其中，备选对象与目标对象关联不同的摄像头。举例来说，目标人物甲在摄像头A中出现过，再经过摄像头B的时候，要识别出备选人物甲’就是之前的目标人物甲，因此可以说目标人物甲和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多摄像头识别方法，其特征在于，包括：获取备选对象的第一图像序列；对所述第一图像序列进行特征提取，得到备选对象的第一特征；将所述第一特征与预先获取的目标对象的第二特征进行比对，确定所述备选对象是否为所述目标对象；其中，备选对象与目标对象关联不同的摄像头。

【技术特征摘要】
1.一种多摄像头识别方法，其特征在于，包括：获取备选对象的第一图像序列；对所述第一图像序列进行特征提取，得到备选对象的第一特征；将所述第一特征与预先获取的目标对象的第二特征进行比对，确定所述备选对象是否为所述目标对象；其中，备选对象与目标对象关联不同的摄像头。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取备选对象的第一图像序列，包括：获取与备选对象关联的摄像头所采集的第一图像集合；从所述第一图像集合中检测所述备选对象，得到所述备选对象的多幅图像框；根据所述多幅图像框生成所述备选对象的第一图像序列，所述第一图像序列中每一帧图像对应一幅所述图像框。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像序列进行特征提取，得到备选对象的第一特征，包括：对所述第一图像序列的各幅图像框进行图像分割，得到多幅子图像；对所述多幅子图像进行图像特征提取，得到多个子图像特征；对所述多个子图像特征进行融合，得到备选对象的第一特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像序列的各幅图像框进行图像分割，包括：计算所述第一图像序列的各幅图像框之间的相似度；根据所述相似度的计算结果对所述第一图像序列的各幅图像框进行排序；对排序后的各幅图像框进行图像分割。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述多幅子图像进行图像特征提取，包括：对所述多幅子图像进行颜色分类，生成各幅所述子图像对应的多个颜色通道子图像；对所述多个颜色通道子图像中的各颜色通道子图像分别进行图像特征提取。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述多个颜色通道子图像中的各颜色通道子图像分别进行图像特征提...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘审川，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11