一种基于目标追踪的行人搜索样本扩充方法技术

本发明专利技术公开了一种基于目标追踪的行人搜索样本扩充方法，用目标追踪网络扩充行人搜索网络样本集，通过强化学习决策对行人搜索网络进行优化更新。本发明专利技术将行人搜索网络和目标追踪网络相结合，由于行人搜索网络的性质，在进行目标追踪的时候会对丢失的目标进行再搜索，提高目标追踪的效率，这样可以使得目标追踪网络与行人搜索网络相互促进，形成一个良性循环。

A Pedestrian Search Sample Expansion Method Based on Target Tracking

【技术实现步骤摘要】
一种基于目标追踪的行人搜索样本扩充方法
本专利技术涉及一种基于目标追踪的行人搜索样本扩充方法，用目标追踪算法扩充行人搜索样本数据集，通过强化学习决策对行人搜索网络进行优化更新，属于图像处理领域中的行人搜索技术。
技术介绍
目前在人员密集的公共场所、政府部门、企事业单位、住宅小区、甚至许多居民的家中都装有监控摄像头，为维护社会治安、保障人民生命财产安全提供了可靠的视频监控资源。在视频监控中，由于摄像头的分辨率、拍摄角度等参数变化较大，难以实现高质量人脸图片的稳定获取，使得基于人脸识别技术的目标追踪稳定性较差。相对而言，行人搜索(PersonSearch)技术可以为视频监控提供鲁棒性更强的目标追踪解决方案。传统的行人搜索技术分为目标检测和行人重识别两个部分，目标检测的目的是从图片中搜索到感兴趣的目标，并对其进行准确定位，由于目标在不同的角度和距离拍摄下，其形状、姿态和相对大小都有变化，再加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题之一。行人重识别是在图像或视频库中判断特定行人是否存在的一种计算机视觉技术，是在目标检测的基础上对行人的身份进行确认。目前，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于目标追踪的行人搜索样本扩充方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)输入视频流数据；(2)使用目标追踪网络进行样本扩充，包括如下步骤：(21)使用目标追踪网络对视频流中的追踪目标进行追踪；(22)每隔n帧对追踪到的追踪目标进行采样；(22)将采样结果按时间顺序保存至扩充样本集C＝{ct,ct‑1,ct‑2,…}中，ct表示t时刻的样本帧；(3)运行行人搜索网络：情况①：若行人搜索网络的搜索正确率低于90％，根据强化学习策略，将扩充样本集扩充至行人搜索网络样本集中，优化当前的行人搜索网络；情况②：若行人搜索网络的搜索正确率高于或等于90％，维持当前的行人搜索网络。

【技术特征摘要】
1.一种基于目标追踪的行人搜索样本扩充方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)输入视频流数据；(2)使用目标追踪网络进行样本扩充，包括如下步骤：(21)使用目标追踪网络对视频流中的追踪目标进行追踪；(22)每隔n帧对追踪到的追踪目标进行采样；(22)将采样结果按时间顺序保存至扩充样本集C＝{ct,ct-1,ct-2,…}中，ct表示t时刻的样本帧；(3)运行行人搜索网络：情况①：若行人搜索网络的搜索正确率低于90％，根据强化学习策略，将扩充样本集扩充至行人搜索网络样本集中，优化当前的行人搜索网络；情况②：若行人搜索网络的搜索正确率高于或等于90％，维持当前的行人搜索网络。2.根据权利要求1所述的基于目标追踪的行人搜索样本扩充方法，其特征在于：所述步骤(3)中，强化学习策略具体为：(41)初始化：行人搜索网络样本集为U，动作集A＝{a0,a1,a2,a3,…}，动作ai表示将扩充样本集中最新的im个样本帧扩充至U中，即U＝{U,ct,ct-1,ct-2,…...

【专利技术属性】
技术研发人员：周勇，马丁，赵佳琦，夏士雄，姚睿，杜文亮，陈莹，朱东郡，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32