本发明专利技术涉及一种实现小样本目标精准跟踪的系统，包括人像采集模块，用于从视频中获取人像视图信息；人像接入汇聚模块，用于接入和转发人像视图信息，通过采集接口将所采集的人像视图信息汇聚；人像视图库，用于存放人像图片、人像视频片段和过人记录；人像解析模块，用于提供人像特征提取和人像1：1比对、1：N检索、N：N聚类、N：M碰撞的比对检索服务；人像应用服务支撑模块用于通过分析接口向人像解析模块发送任务指令。本发明专利技术还涉及一种实现小样本目标精准跟踪的方法。采用了本发明专利技术的实现小样本目标精准跟踪的系统、方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，通过图像分割等手段去除由于复杂背景和遮挡带来的外接干扰，降低了单维度生物特征误报率，具有更广泛的应用范围。具有更广泛的应用范围。具有更广泛的应用范围。
【技术实现步骤摘要】
实现小样本目标精准跟踪的系统、方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及视觉目标跟踪领域，具体是指一种实现小样本目标精准跟踪的系统、方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]视觉目标跟踪(Visual Object Tracking)是计算机视觉领域的一个重要问题，可实现人体跟踪、人脸跟踪、交通监控系统中的车辆跟踪、智能交互系统中的手势跟踪和无人机的自动目标跟踪等。尽管近年来受到了广泛研究，目标跟踪问题由于本身的高难度、高质量数据的稀少，研究热度比目标检测、语义分割等基本视觉任务略低一些。深度学习的发展和计算机算力的增强带来了视觉算法性能的突飞猛进，而目标跟踪领域中基于深度神经网络的方法只在近几年才初见端倪，可谓大有可为。
[0003]实现目标跟踪的关键在于完整的分割目标，合理地提取特征和准确地识别目标，同时要考虑到算法实现的时间，以保证实时性。由于行人兼具刚性和柔性物体的特性,外观易受穿着、姿态和视角变化以及光照、遮挡、环境等各种复杂因素的影响,这使得人体跟踪面临着巨大的技术挑战。受限于跨资源视频、图像拍摄环境与行人外观的限制，视觉目标跟踪在应用中准确性与可靠性较低，在大部分实际应用场景中失去了使用意义。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种满足精细化、结构化、高效布控、实时追逃的实现小样本目标精准跟踪的系统、方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术的实现小样本目标精准跟踪的系统、方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质如下：
[0006]该实现小样本目标精准跟踪的系统，其主要特点是，所述的系统包括：
[0007]人像采集模块，用于从视频中获取人像视图信息；
[0008]人像接入汇聚模块，与所述的人像采集模块相连接，用于接入和转发人像视图信息，通过采集接口将所采集的人像视图信息汇聚；
[0009]人像视图库，与所述的人像接入汇聚模块相连接，用于存放人像图片、人像视频片段和过人记录；
[0010]人像解析模块，与所述的人像视图库相连接，用于提供人像特征提取和人像1：1比对、1：N检索、N：N聚类、N：M碰撞的比对检索服务；
[0011]人像应用服务支撑模块，与所述的人像视图库和人像解析模块相连接，用于通过分析接口向人像解析模块发送任务指令，由人像解析模块和视图库人像返回结果。
[0012]较佳地，所述的系统还包括上下级人像视图库，与所述的人像视图库相连接，通过级联接口联网，用于传输上级或下级的人像识图信息。
[0013]较佳地，所述的人像视图库接收由人像接入汇聚模块和解析模块发送的人像视图信息，并进行存储；且通过数据服务接口向解析模块提供人像图片，用于提取人像特征值及向人像应用支撑模块提供分析结果。
[0014]较佳地，所述的人像视图信息包括人像视频片段、人像图片和过人记录。
[0015]该基于上述系统实现小样本目标精准跟踪的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：
[0016](1)人像采集模块通过采集设备从视频中获取人像视图信息并转发至人像接入汇聚模块；
[0017](2)人像视图库汇聚由人像接入汇聚模块或人像上下级视图库传送的人像视图信息，并进行分类存储；
[0018](3)人像应用服务支撑模块输入人像，下达寻找特定人像或出现的地点序列的指令至人像解析模块；
[0019](4)人像解析模块通过行人再识别技术从人像视图库中提取人像特征，并判断人像视图库中图像或者视频序列中检测特定行人；
[0020](5)人像解析模块将抓拍摄像机地点及时间信息返回人像应用服务支撑模块，并发送指令，人像视图库将匹配的图像和视频发送至人像应用服务支撑模块。
[0021]较佳地，所述的步骤(4)具体包括以下步骤：
[0022](4.1)进行行人检测，得到行人图像；
[0023](4.2)裁剪行人图像；
[0024](4.3)将不同视域中已裁剪好的行人图像作为网络的输入，将这些图像分解为不同的颜色通道子图分别进行处理；
[0025](4.4)在卷积层中对每幅子图进行卷积滤波操作，得到不同局部图像块的响应，作为局部特征；
[0026](4.5)将所有局部特征组合形成特征图，作为该卷积层的输出；
[0027](4.6)在池化层中对产生的特征图进行最大池化操作或平均池化操作；
[0028](4.7)在全连接层将池化层得到的特征图投影到一维的特征空间，形成行人图像的特征向量；
[0029](4.8)通过二值函数判断输入的图像对是否输入同一个行人；
[0030](4.9)针对输入图像提取特征，获得区分不同行人的特征表达向量；
[0031](4.10)根据特征表达向量进行相似性度量，按照相似性大小对图像进行排序，将相似度最高的图像作为识别结果。
[0032]该用于实现小样本目标精准跟踪的装置，其主要特点是，所述的装置包括：
[0033]处理器，被配置成执行计算机可执行指令；
[0034]存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的实现小样本目标精准跟踪的方法的步骤。
[0035]该用于实现小样本目标精准跟踪的处理器，其主要特点是，所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的实现小样本目标精准跟踪的方法的步骤。
[0036]该计算机可读存储介质，其主要特点是，其上存储有计算机程序，所述的计算机程
序可被处理器执行以实现上述的实现小样本目标精准跟踪的方法的各个步骤。
[0037]采用了本专利技术的实现小样本目标精准跟踪的系统、方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，采用行人再识别技术，采用人体以图搜图遵循从简单背景到复杂背景，从无遮挡到有遮挡，从小变化到大变化的演进思路。通过图像分割等手段去除由于复杂背景和遮挡带来的外接干扰，通过关键点定位和提升系统鲁棒性去除由于视角、分辨率、姿态、光照等变化带来的表观差异，解决了海量目标识别尤其是跨资源情况下目标无法识别，或识别错误的问题，降低了单维度生物特征误报率，具有更广泛的应用范围。
附图说明
[0038]图1为本专利技术的实现小样本目标精准跟踪的系统的各模块连接示意图。
具体实施方式
[0039]为了能够更清楚地描述本专利技术的
技术实现思路
，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。
[0040]本专利技术的该实现小样本目标精准跟踪的系统，其中包括：
[0041]人像采集模块，用于从视频中获取人像视图信息；
[0042]人像接入汇聚模块，与所述的人像采集模块相连接，用于接入和转发人像视图信息，通过采集接口将所采集的人像视图信息汇聚；
[0043]人像视图库，与所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种实现小样本目标精准跟踪的系统，其特征在于，所述的系统包括：人像采集模块，用于从视频中获取人像视图信息；人像接入汇聚模块，与所述的人像采集模块相连接，用于接入和转发人像视图信息，通过采集接口将所采集的人像视图信息汇聚；人像视图库，与所述的人像接入汇聚模块相连接，用于存放人像图片、人像视频片段和过人记录；人像解析模块，与所述的人像视图库相连接，用于提供人像特征提取和人像1：1比对、1：N检索、N：N聚类、N：M碰撞的比对检索服务；人像应用服务支撑模块，与所述的人像视图库和人像解析模块相连接，用于通过分析接口向人像解析模块发送任务指令，由人像解析模块和视图库人像返回结果。2.根据权利要求1所述的实现小样本目标精准跟踪的系统，其特征在于，所述的系统还包括上下级人像视图库，与所述的人像视图库相连接，通过级联接口联网，用于传输上级或下级的人像识图信息。3.根据权利要求1所述的实现小样本目标精准跟踪的系统，其特征在于，所述的人像视图库接收由人像接入汇聚模块和解析模块发送的人像视图信息，并进行存储；且通过数据服务接口向解析模块提供人像图片，用于提取人像特征值及向人像应用支撑模块提供分析结果。4.根据权利要求1所述的实现小样本目标精准跟踪的系统，其特征在于，所述的人像视图信息包括人像视频片段、人像图片和过人记录。5.一种基于权利要求1所述的系统实现小样本目标精准跟踪的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：(1)人像采集模块通过采集设备从视频中获取人像视图信息并转发至人像接入汇聚模块；(2)人像视图库汇聚由人像接入汇聚模块或人像上下级视图库传送的人像视图信息，并进行分类存储；(3)人像应用服务支撑模块输入人像，下达寻找特定人像或出现的地点序列的指令至人像解析模块；(4)人像解析模块通过行人再识别技术从人像视图库中提取人像特征，并判断人像视图库中图像或者视频序列中检...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵锐，吴松洋，李宁，毛翌，
申请(专利权)人：公安部第三研究所，
类型：发明
国别省市：
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