目标对象的识别方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提供一种目标对象的识别方法、系统、设备及介质，包括：获取包含有一个或多个人脸或人体的单帧或多帧图像；将包含有所述一个或多个人脸或人体的图像输入至分层矢量化模型中，获取所述图像的人脸或人体特征向量；根据所述图像的人脸或人体特征向量，识别所述图像中是否包含有一个或多个目标对象的人脸或人体。通过本发明专利技术能够识别出单帧或多帧图像中是否包含有一个或多个目标对象的人脸或人体，再判断这单帧或多帧图像来源于何处的图像采集设备，根据图像采集设备对应的地理位置，生成一个或多个目标对象的运动信息，从而可以对一个或多个目标对象进行跨境头跟踪。

Identification method, system, equipment and medium of target object

【技术实现步骤摘要】
目标对象的识别方法、系统、设备及介质
本专利技术涉及图像识别技术，特别是涉及一种目标对象的识别方法、系统、设备及介质。
技术介绍
近来年，人脸识别技术在构建“智慧城市”、“平安城市”等方面也得到了广泛应用。然而，在已建摄像头中，有80％以上的摄像头并非在任何情况下都可以拍摄到清晰人脸，加之作案人员反侦察能力的提高，会故意躲避摄像头，及时抓拍到人脸信息，并及时报警处置难度较大；不仅如此，在实际的场景中，一个摄像头往往无法覆盖所有区域，而多摄像头之间一般也没有重叠。因此，本申请提出一种目标对象的识别方法、系统、设备及介质，通过识别视频中的人脸即可构建行人完整活动轨迹，实现对行人的跨镜头跟踪。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供目标对象的识别方法、系统、设备及介质，用于解决现有技术中存在的技术问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种目标对象的识别方法，包括以下步骤：获取包含有一个或多个人脸或人体的图像；将包含有所述一个或多个人脸或人体的图像输入至分层矢量化模型中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标对象的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取包含有一个或多个人脸或人体的图像；/n将包含有所述一个或多个人脸或人体的图像输入至分层矢量化模型中，获取所述图像的人脸或人体特征向量；/n根据所述图像的人脸或人体特征向量，识别所述图像中是否包含有一个或多个目标对象的人脸或人体。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标对象的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取包含有一个或多个人脸或人体的图像；
将包含有所述一个或多个人脸或人体的图像输入至分层矢量化模型中，获取所述图像的人脸或人体特征向量；
根据所述图像的人脸或人体特征向量，识别所述图像中是否包含有一个或多个目标对象的人脸或人体。


2.根据权利要求1所述的目标对象的识别方法，其特征在于，所述图像包括单帧或多帧图像，所述多帧图像包括一个或多个连续帧图像、多个单帧图像；
获取包含有一个或多个人脸或人体的单帧或多帧图像；
将包含有所述一个或多个人脸或人体的某一帧图像输入至分层矢量化模型中，获取所述某一帧图像的人脸或人体特征向量；
根据所述某一帧图像的人脸或人体特征向量，识别所述某一帧图像中是否包含有一个或多个目标对象的人脸或人体。


3.根据权利要求1或2所述的目标对象的识别方法，其特征在于，将包含有一个或多个人脸或人体的所述某一帧图像输入至所述分层矢量化模型中；
对包含有一个或多个人脸或人体的所述某一帧图像进行分割，分割为一个或多个图像块；
提取每一个图像块的局部特征，根据所述局部特征获取每一个图像块的局部特征描述子；
对所述每一个图像块的局部特征描述子进行量化，生成图像块特征字典；
根据所述图像块特征字典与所述某一帧图像的映射，编码形成所述某一帧图像的人脸或人体特征向量；
获取所述某一帧图像的人脸或人体特征向量。


4.根据权利要求1或2所述的目标对象的识别方法，其特征在于，若识别出某一帧图像中包含有所述一个或多个目标对象的人脸或人体；
获取包含有所述一个或多个目标对象的人脸或人体的每一帧图像，根据获取的包含有所述一个或多个目标对象的人脸或人体的每一帧图像确定所述一个或多个目标对象的运动信息。


5.根据权利要求4所述的目标对象的识别方法，其特征在于，所述运动信息包括以下至少之一：运动时间、运动地理位置。


6.根据权利要求1或2所述的目标对象的识别方法，其特征在于，所述分层矢量化模型中的每一层包括有一个或多个训练完成后的深度神经网络。


7.根据权利要求3所述的目标对象的识别方法，其特征在于，所述局部特征包括以下至少之一：眼睛的形状、鼻子的形状、嘴的形状、眼睛的间隔距离、五官的位置、脸的轮廓。


8.根据权利要求7所述的目标对象的识别方法，其特征在于，将所述眼睛的形状、所述鼻子的形状、所述嘴的形状作为一层；所述眼睛的间隔距离、所述五官的位置、所述脸的轮廓作为另一层。


9.根据权利要求1至3任一所述的目标对象的识别方法，其特征在于，所述人脸或人体特征向量不受干扰因素的影响，所述干扰因素包括以下至少之一：光照、遮挡、角度、年龄、种族。


10.根据权利要求1或2所述的目标对象的识别方法，其特征在于，通过一个或多个图像采集设备，获取包含有一个或多个人脸或人体的图像。


11.根据权利要求10所述的目标对象的识别方法，其特征在于，所述一个或多个图像采集设备设置的地理位置包括以下至少之一：居民区、学校、车站、机场、商场、医院。


12.一种目标对象的识别系统，其特征在于，包括有：
图像模块，用于获取包含有一个或多个人脸或人体的图像；
特征模块，用于将包含有所述一个或多个人脸或人体的图像输入至分层矢量化模型中，获取所述图像的人脸或人体特征向量；
识别模块，用于根据所述图像的人脸...

【专利技术属性】
技术研发人员：周曦，姚志强，吴学纯，
申请(专利权)人：上海云从汇临人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31