【技术实现步骤摘要】
对象属性的处理方法、装置、存储介质以及电子装置
本专利技术实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种对象属性的处理方法、装置、存储介质以及电子装置。
技术介绍
如今，使用视频结构化技术已成为多个视频监控行业中的常规技术方案，通过一种基于视频内容信息提取对应的关键目标对象，包括车辆、行人等的技术，对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人类理解的结构化信息的技术。以安防行业为例，视频结构化技术能够在大量视频中快速寻找目标对象。其中，行人对象的属性识别是视频结构化技术中重要的功能模块，通过将非行人视频数据转化为人和机器可理解的视频结构化数据，并进一步转化为可搜索的语义信息，也即，从监控视频中预测对象的各个属性标签，例如，在对象为行人时，属性标签为年龄、性别和服装款式等，用于视频感知世界的智慧应用。但是，相关技术中对于对象属性的分组是通过预定义的方式，例如，对象的姿态、对象的部位等方式，缺少属性分组的科学性，使得相关技术中存在的对象属性识别的效率较低的技术问题。
【技术保护点】
1.一种对象属性的处理方法，其特征在于，包括：/n获取在第一时间段内采集到的第一组对象的监控数据；/n根据所述第一组对象的监控数据，确定所述第一组对象在多个对象属性中的每个对象属性上的属性数据；/n根据所述第一组对象的属性数据在所述每个对象属性上的数据分布之间的距离，在所述多个对象属性中确定出第一对象属性组，其中，所述第一对象属性组用于确定目标属性信息；/n获取在第二时间段内采集到的第一目标对象的第一监控数据；/n根据所述第一监控数据，确定所述第一目标对象在所述第一对象属性组中的每个对象属性上的属性数据；/n根据所述第一目标对象在所述第一对象属性组中的每个对象属性上的属性数...
【技术特征摘要】
1.一种对象属性的处理方法，其特征在于，包括：
获取在第一时间段内采集到的第一组对象的监控数据；
根据所述第一组对象的监控数据，确定所述第一组对象在多个对象属性中的每个对象属性上的属性数据；
根据所述第一组对象的属性数据在所述每个对象属性上的数据分布之间的距离，在所述多个对象属性中确定出第一对象属性组，其中，所述第一对象属性组用于确定目标属性信息；
获取在第二时间段内采集到的第一目标对象的第一监控数据；
根据所述第一监控数据，确定所述第一目标对象在所述第一对象属性组中的每个对象属性上的属性数据；
根据所述第一目标对象在所述第一对象属性组中的每个对象属性上的属性数据，确定所述第一目标对象的所述目标属性信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述一组目标的属性数据在所述每个对象属性上的数据分布之间的距离，在所述多个对象属性中确定出第一对象属性组，包括：
将第一对象属性所对应的属性数据以及第二对象属性所对应的属性数据向量化，得到第一组向量和第二组向量，所述第一组向量对应于所述第一对象属性，所述第二组向量对应于所述第二对象属性；
将所述第一组向量和第二组向量输入目标函数，得到所述第一组向量与所述第二组向量之间的距离；
在所述距离大于等于目标阈值的情况下，将所述第一对象属性和所述第二对象属性确定为第一对象属性组。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述第一组向量和第二组向量输入目标函数，得到所述第一组向量与所述第二组向量之间的距离，包括：
通过如下公式得到所述第一组向量与所述第二组向量之间的距离：
其中，n是向量维度，x和y分别对应于所述第一组向量和所述第二组向量，K(·)是用于将所述第一组向量和所述第二组向量映射到再生核希尔伯特空间的核函数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述再生核希尔伯特空间的定义包括以下至少之一：
K(x,y)＝<x,y>；
K(x,y)＝(γ<x,y>+c)n；
K(x,y)＝exp(-γ||x-y||2)；
K(x,y)＝tanh(γ<x,y>+c)。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标对象在所述第一对象属性组中的每个对象属性上的属性数据，确定所述第一目标对象的所述目标属性信息，包括：
将所述第一目标对象在所述第一对象属性组中的每个对象属性上的属性数据输入预设模型，得到所述第一对象属性组的置信度；
基于所述置信度，确定所述第一目标对象的所述目标属性信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在第一时间段内采集到的第一组对象的监控数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李禹，潘华东，殷俊，张兴明，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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