识别方法、设备及存储介质技术

本申请实施例公开了一种识别方法、设备和存储介质，所述方法包括：获得至少两个图像；获得各个图像中的各个对象的关键点信息；至少基于各个图像中的各个对象的关键点信息，确定各个图像中的各个对象的特征序列；基于各个图像中的各个对象的特征序列，至少获得所述至少两个图像中各个对象之间的第一参数，所述第一参数用于表征所述至少两个图像中不同图像的对象间的相似程度；基于所述至少两个图像中各个对象之间的第一参数，至少确定目标对象，所述目标对象为所述至少两个图像之间的相似对象。

【技术实现步骤摘要】
识别方法、设备及存储介质
本申请涉及识别技术，具体涉及一种识别方法、设备和存储介质。
技术介绍
对象跟踪是通过计算机视觉技术获得视频中每个对象的位置和跟踪编号、如行人的位置和行人的跟踪编号。相关技术中，对于视频中相邻两帧图像中的对象，通常需要两个步骤、如行人识别和行人跟踪数据的关联两个步骤来至少实现对该两帧图像中出现的行人的跟踪。以相邻两帧图像为当前帧和前一帧为例，当前帧至少需要通过前述的两个步骤区分出当前帧出现的与前一帧相同的行人，当前帧新出现的行人以及在前一帧出现但是在当前帧消失的行人。为保证这两个步骤的准确性，通常采用各自的网络模型进行行人识别和跟踪数据的关联。可以理解，利用用于行人识别的网络模型和用于跟踪数据的关联的网络模型进行行人识别和跟踪数据的关联之前，均需要进行模型的各自训练，利用训练好的网络模型进行行人识别和跟踪数据的关联。可以理解，采用两个独立的网络模型实现对象跟踪，一方面，对两个不同的网络模型进行训练，无形当中增加了计算量；另一方面，用于行人识别的网络模型的输出通常为用于跟踪数据的关联的网络模型的输入，而两个独立的网络模型采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获得至少两个图像；/n获得各个图像中的各个对象的关键点信息；/n至少基于各个图像中的各个对象的关键点信息，确定各个图像中的各个对象的特征序列；/n基于各个图像中的各个对象的特征序列，至少获得所述至少两个图像中各个对象之间的第一参数，所述第一参数用于表征所述至少两个图像中不同图像的对象间的相似程度；/n基于所述至少两个图像中各个对象之间的第一参数，至少确定目标对象，所述目标对象为所述至少两个图像之间的相似对象。/n

【技术特征摘要】
1.一种识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获得至少两个图像；
获得各个图像中的各个对象的关键点信息；
至少基于各个图像中的各个对象的关键点信息，确定各个图像中的各个对象的特征序列；
基于各个图像中的各个对象的特征序列，至少获得所述至少两个图像中各个对象之间的第一参数，所述第一参数用于表征所述至少两个图像中不同图像的对象间的相似程度；
基于所述至少两个图像中各个对象之间的第一参数，至少确定目标对象，所述目标对象为所述至少两个图像之间的相似对象。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
获得针对各个图像中的各个对象的至少两个全局特征图，其中同一对象的不同全局特征图之间至少部分不同；
相应的，所述至少基于各个图像中的各个对象的关键点信息，确定各个图像中的各个对象的特征序列，包括：
基于所述各个对象的至少两个全局特征图和关键点信息，确定所述各个对象的局部特征序列。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个对象的至少两个全局特征图和关键点信息，确定所述各个对象的局部特征序列，包括：
所述各个对象的关键点信息至少表征为各个对象的至少两个关键部位的位置信息；
从各个对象的各个全局特征图中，得到各个对象的各个目标图像，所述各个对象的目标图像为在各个对象的全局特征图中对应于所述对象的至少两个关键部位的位置关系的图像；
基于各个对象的各个目标图像，确定各个对象的局部特征序列。


4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于各个图像中的各个对象的特征序列，至少获得所述至少两个图像中各个对象之间的第一参数，包括：
将第ti图像中的各个对象和第ti-1图像中的各个对象的特征序列进行两两组合，得到特征张量信息，其中，所述第ti图像、第ti-1图像为所述至少两个图像中的两幅相邻图像；
对特征张量信息进行至少两次卷积处理，得到两个目标矩阵，所述目标矩阵中的至少部分元素表示为第ti图像、第ti-1图像中任意两个对象的相似程度；
基于所述两个目标矩阵，至少得到所述第一图像的各个对象和第二图像中各个对象之间的第一参数。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述两个目标矩阵，至少得到所述第一图像的各个对象和第二图像中各个对象之间的第一参数，包括：
将所述两个目标矩阵中的第一目标矩阵按列进行归一化指数函数softmax运算，得到第一匹配概率矩阵，所述第一匹配概率矩阵的至少部分元素表示为第ti图像到第ti-1图像对象之间的匹配概率；
将所述两个目标矩阵中的第二目标矩阵按行进行softmax运算，得到第二匹配概率矩阵，所述第二匹配概率矩阵中的至少部分元素表示为第ti-1图像到第ti图像对象之间的匹配概率；
将第一匹配概率矩阵和第二匹配概率矩阵中，取同一位置上的取值大的元素值作为所述第一图像和第二图像中的相应对象间的第一参数。


6.一种识别设备，其特征在于，所述设备包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：刘武，鲍慊，梅涛，阮威健，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11