轨迹分析方法及装置、存储介质和系统制造方法及图纸

本公开提供了一种轨迹分析方法及装置、存储介质和系统，其中，所述方法包括：基于由至少一个图像采集设备采集的视频数据，确定多张活体图像；基于所述视频数据的采集信息，确定每张所述活体图像对应的轨迹分析数据，所述轨迹分析数据至少包括所述活体图像的采集时间和/或采集位置。或采集位置。或采集位置。

【技术实现步骤摘要】
轨迹分析方法及装置、存储介质和系统


[0001]本公开涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种轨迹分析方法及装置、存储介质和系统。

技术介绍

[0002]在安防、零售等诸多场景中，人脸识别发挥了重要作用。但人脸捕捉较为困难，对于摄像头布置位置、角度都有很高的要求。在大多数情况下，并不能很好的捕捉到人脸。一旦无法捕捉到人脸，在实际应用中就会有大量信息缺失，无法正确进行轨迹分析。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种轨迹分析方法及装置、存储介质和系统。
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种轨迹分析方法，所述方法包括：基于由至少一个图像采集设备采集的视频数据，确定多张活体图像；基于所述视频数据的采集信息，确定每张所述活体图像对应的轨迹分析数据，所述轨迹分析数据至少包括所述活体图像的采集时间和/或采集位置。
[0005]在一些可选实施例中，还包括：基于每张所述活体图像对应的所述轨迹分析数据，对多张所述活体图像中的活体进行轨迹分析。
[0006]在一些可选实施例中，所述活体包括人，所述基于每张所述活体图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨迹分析方法，其特征在于，包括：基于由至少一个图像采集设备采集的视频数据，确定多张活体图像；基于所述视频数据的采集信息，确定每张所述活体图像对应的轨迹分析数据，所述轨迹分析数据至少包括所述活体图像的采集时间和/或采集位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于每张所述活体图像对应的所述轨迹分析数据，对多张所述活体图像中的活体进行轨迹分析。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述活体包括人，所述基于每张所述活体图像对应的所述轨迹分析数据，对多张所述活体图像中的活体进行轨迹分析，包括：分别确定与每张所述活体图像对应的人脸图像和人体图像；基于每张所述活体图像对应的所述轨迹分析数据，确定每张所述人脸图像对应的所述轨迹分析数据，以及每张所述人体图像对应的所述轨迹分析数据；基于每张所述活体图像对应的所述轨迹分析数据以及每张所述人体图像对应的所述轨迹分析数据，将多张所述活体图像和多张所述人体图像进行图像聚类，确定第一聚类结果；基于每张所述活体图像对应的所述轨迹分析数据以及每张所述人脸图像对应的所述轨迹分析数据，将多张所述活体图像和多张所述人脸图像进行图像聚类，确定第二聚类结果；基于所述第一聚类结果和所述第二聚类结果，为每张所述人体图像中的人体关联匹配的人脸，得到与每张所述人体图像对应的关联图像；基于多张所述人脸图像、多张所述活体图像和多张所述关联图像，对多张所述活体图像中的人进行轨迹分析。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每张所述活体图像对应的所述轨迹分析数据以及每张所述人体图像对应的所述轨迹分析数据，将多张所述活体图像和多张所述人体图像进行图像聚类，确定第一聚类结果，包括：确定待聚类图像和多个图像集合；其中，所述待聚类图像是多张所述活体图像和多张所述人体图像中待确定所对应的聚类标识的一张目标图像，所述图像集合是多张所述活体图像和多张所述人体图像中，由已确定对应同一聚类标识的图像组成的图像集合；将所述待聚类图像与每个所述图像集合中的图像进行所述轨迹分析数据的匹配以及图像相似度匹配，基于匹配结果，在多个所述图像集合对应的所述聚类标识中，确定与所述待聚类图像对应的备选聚类标识；基于所述备选聚类标识，确定所述待聚类图像对应的目标聚类标识；基于所述多张活体图像和多张人体图像中每张图像对应的所述目标聚类标识，得到所述第一聚类结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述待聚类图像与每个所述图像集合中的图像进行所述轨迹分析数据的匹配以及图像相似度匹配，基于匹配结果，在多个所述图像集合对应的所述聚类标识中，确定与所述待聚类图像对应的备选聚类标识，包括：将每个所述图像集合作为第一图像集合，基于所述第一图像集合中每张图像对应的所述轨迹分析数据，在所述第一图像集合中确定第一参考图像；
响应于确定所述待聚类图像对应的所述轨迹分析数据与所述第一参考图像对应的所述轨迹分析数据之间满足第一预设条件，将所述待聚类图像与所述第一图像集合中的每张图像分别进行相似度匹配，确定至少一个第一相似度值；确定超过第一预设阈值的所述第一相似度值的第一数目；响应于确定所述第一数目占所述第一图像集合中图像总数目的比值超过第一预设比值，将所述第一图像集合对应的聚类标识确定为所述待聚类图像对应的所述备选聚类标识。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于第一图像集合中每张图像对应的所述轨迹分析数据，在所述第一图像集合中确定第一参考图像，包括：将所述第一图像集合中采集时间最晚的一张图像作为所述第一参考图像。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述确定所述待聚类图像对应的所述轨迹分析数据与所述第一参考图像对应的所述轨迹分析数据之间满足第一预设条件，包括以下至少一项：确定所述待聚类图像对应的第一采集时间与所述第一参考图像对应的第二采集时间之间的时间差小于或等于第一预设时间差；确定所述待聚类图像对应的第一采集位置与所述第一参考图像对应的第二采集位置之间的距离小于或等于第一预设距离值。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述视频数据的采集信息包括采集所述视频数据的图像采集设备标识；所述确定所述待聚类图像对应的第一采集位置与所述参考图像对应的第二采集位置之间的距离小于或等于第一预设距离值，包括：确定所述待聚类图像对应的所述图像采集设备标识和所述第一参考图像对应的所述图像采集设备标识匹配。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述备选聚类标识，确定所述待聚类图像对应的目标聚类标识，包括：在所述备选聚类标...

【专利技术属性】
技术研发人员：马嘉宇，郭勇智，钟细亚，许晨晔，黄唯，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：