一种跨视频行人定位追踪方法、系统及设备技术方案

本申请涉及一种跨视频行人定位追踪方法、系统及电子设备。包括：构建物体地理坐标数据库，根据物体识别对监控视频进行参照点拓扑匹配、视频地理配准，确定所述监控视频像素点的地理坐标；对所述监控视频进行行人检测位置计算，获取行人地理位置；结合多个临近视频检测的行人位置信息，采用最大似然估计方法对多路监控视频进行行人跨视频重识别分析，得到所述行人连续时空轨迹。本申请基于视频地理标定引入行人地理位置信息，在跨视频行人重识别时进行最大似然估计，减少视觉人员重识别轨迹追踪算法难度、系统复杂度，在多路跨视频系统场景下有更好的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种跨视频行人定位追踪方法、系统及设备
本申请属于行人定位追踪
，特别涉及一种跨视频行人定位追踪方法、系统及电子设备。
技术介绍
目前行人定位方法主要采用环境测量定位方法和基于摄像头的定位方法。其中，环境测量定位方法是指在室外行人定位或测距。在军用领域可以通过激光测距或超声波测距，精度达到厘米级。虽然这类方法精度高、测量行人具有地理位置信息，但难以进行连续、大范围、多行人测定。基于摄像头的定位方法分为双目定位和单目定位，其中，双目定位应用于机器人精准定位领域通过构建三维空间的SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)方法，即时定位与地图构建，并不适用于公共区域摄像头监控系统。且基于视频的单目测距、双目测距的方法存在构建本地数据库工作量大、提取特征信息计算量大、特征信息受外部因素影响严重等问题仍制约着视觉定位的精度和可用性。地理信息构建方法主要基于其图像内容判断该图像的地理位置信息。一般来说需要对事先存在的带有地理位置标注的图像数据库进行训练得到分类器或者从中查找与查询图像类似的图像。因本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种跨视频行人定位追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤a：构建物体地理坐标数据库，根据物体识别对监控视频进行参照点拓扑匹配、视频地理配准，确定所述监控视频像素点的地理坐标；/n步骤b：对所述监控视频进行行人检测位置计算，获取待追踪行人地理位置；/n步骤c：结合多个临近视频检测的待追踪行人地理位置，采用最大似然估计方法对多路监控视频进行行人跨视频重识别分析，得到所述待追踪行人连续时空轨迹。/n

【技术特征摘要】
1.一种跨视频行人定位追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a：构建物体地理坐标数据库，根据物体识别对监控视频进行参照点拓扑匹配、视频地理配准，确定所述监控视频像素点的地理坐标；
步骤b：对所述监控视频进行行人检测位置计算，获取待追踪行人地理位置；
步骤c：结合多个临近视频检测的待追踪行人地理位置，采用最大似然估计方法对多路监控视频进行行人跨视频重识别分析，得到所述待追踪行人连续时空轨迹。


2.根据权利要求1所述的跨视频行人定位追踪方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述根据物体识别对监控视频进行参照点拓扑匹配、视频地理配准具体包括：
采用物体识别算法对所述监控视频进行物体识别分类，得到所述监控视频中的参照点；
将所述参照点与所述物体地理数据库中的物体进行匹配，得到所述监控视频中的同名控制点地理位置信息；
采用世界地理坐标系转换方法，对所述监控视频中地面区域的同名控制点进行地理配准，使得所述监控视频具有地理位置信息。


3.根据权利要求2所述的跨视频行人定位追踪方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述根据物体识别对监控视频进行参照点拓扑匹配、视频地理配准还包括：
对所述监控视频进行图像预处理，得到经过鱼眼校准的视频图像；
截取所述预处理后的视频图像中的某一帧二维图像，采用边缘检测及分水岭分割方法对所述二维图像进行边缘提取，得到所述二维图像中具有GIS信息的地面区域。


4.根据权利要求1至3任一项所述的跨视频行人定位追踪方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述对所述监控视频进行行人检测位置计算具体为：
采用帧差法对所述监控视频中的运动物体进行检测，并结合人头检测器对待追踪行人的位置进行定位，获取待追踪行人的头部信息。


5.根据权利要求4所述的跨视频行人定位追踪方法，其特征在于，所述人头检测器采用基于卷积神经网络CNN的行人检测方法，所述卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层，复合多个卷积层和池化层对输入数据进行加工，并通过连接层进行与输出目标之间的映射。


6.根据权利要求4所述的跨视频行人定位追踪方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述获取行人地理位置还包括：
基于所述头部信息对所述待追踪行人进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋亦然，胡金星，沈策，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44