本申请涉及一种人脸人体的关联方法、设备、电子装置和存储介质，其中，该人脸人体的关联方法包括：获取监控图像，在监控图像中分别识别人脸标识和人体标识，根据监控图像中，人脸标识的第一位置以及人体标识的第二位置，获取人脸标识和人体标识之间的几何参数，其中，几何参数包括相对位置和关联角度中的至少一个，根据人脸标识与人体标识之间的几何参数，将监控图像中的人脸和人体进行关联。通过本申请，解决了相关技术中基于人脸目标与人体目标的重合度进行关联，在高密度多个目标重叠的情况下，关联错误率较高的问题，提高了高密度场景下，人脸和人体的关联准确率。人脸和人体的关联准确率。人脸和人体的关联准确率。
【技术实现步骤摘要】
人脸人体的关联方法、设备、电子装置和存储介质
[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及人脸人体的关联方法、设备、电子装置和存储介质。
技术介绍
[0002]在安防场景下，如果前端人脸相机性能有限，则在智能分析后只会输出人脸小图和对应全景大图，无法进行目标跟踪并同步输出人体信息。随着用户对系统的要求越来越高，人体相关算法性能也得到了提升，但是由于点位安装架设不合理或光照等环境因素引起的人脸抓拍模糊或角度大等质量低问题，通过单张无法确定目标身份，也无法进行人脸以图搜图找到其他相似人脸信息。
[0003]在相关技术中，基于图像中人脸目标与人体目标的重合度、空间相关性以及时间相关性得到人体目标和人脸目标之间的总体关联度，然后基于总体关联度对人体目标和人脸目标进行关联。然而，该方法依赖于重合度，所以在人员高密度聚集的情况下，由于多个目标重叠，所以关联错误率较高。
[0004]目前针对相关技术中基于人脸目标与人体目标的重合度进行关联，在高密度多个目标重叠的情况下，关联错误率较高的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供了一种人脸人体的关联方法、设备、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中基于人脸目标与人体目标的重合度进行关联，在高密度多个目标重叠的情况下，关联错误率较高的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种人脸人体的关联方法，包括：
[0007]获取监控图像，在所述监控图像中分别识别人脸标识和人体标识；
[0008]根据所述监控图像中，所述人脸标识的第一位置以及所述人体标识的第二位置，获取所述人脸标识和人体标识之间的几何参数，其中，所述几何参数包括相对位置和关联角度中的至少一个；
[0009]根据所述人脸标识与人体标识之间的几何参数，将所述监控图像中的人脸和人体进行关联。
[0010]在其中一些实施例中，所述根据所述人脸标识与人体标识之间的几何参数，将所述监控图像中的人脸和人体进行关联包括：
[0011]在所述监控图像中获取多个人体标识，根据所述人脸标识和多个人体标识确定多个关联角度，将多个关联角度进行排序；
[0012]在多个人体标识中确定目标人体标识，以及所述目标人体标识的目标相对位置和目标关联角度；
[0013]若所述目标相对位置以及所述目标关联角度均在预设范围内，将所述目标人体标识与所述人脸标识进行关联。
[0014]在其中一些实施例中，所述获取监控图像，在所述监控图像中分别识别人脸标识和人体标识包括：
[0015]从所述监控图像中识别人脸框，根据所述人脸框的几何中心确定所述人脸标识；
[0016]从所述监控图像中识别人体框，根据所述人体框的几何中心确定所述人体标识。
[0017]在其中一些实施例中，所述根据所述监控图像中，所述人脸标识的第一位置以及所述人体标识的第二位置，获取所述人脸标识和人体标识之间的几何参数包括：
[0018]在所述监控图像中分别获取所述第一位置的坐标和所述第二位置的坐标；
[0019]根据所述第一位置的坐标和所述第二位置的坐标，确定所述人脸标识和所述人体标识之间的相对距离。
[0020]在其中一些实施例中，所述根据所述人脸标识与人体标识之间的几何参数，将所述监控图像中的人脸和人体进行关联包括：
[0021]根据所述人体框的边界，确定预设范围；
[0022]若所述相对距离在所述预设范围内，将所述监控图像中的人脸和人体进行关联。
[0023]在其中一些实施例中，所述根据所述人脸标识与人体标识之间的几何参数，将所述监控图像中的人脸和人体进行关联包括：
[0024]根据所述第一位置的纵坐标与所述第二位置的纵坐标在第一预设方向上的相对位置关系，将所述人脸和人体进行关联。
[0025]在其中一些实施例中，所述根据所述人脸标识与人体标识之间的几何参数，将所述监控图像中的人脸和人体进行关联包括：
[0026]根据所述人脸标识和所述人体标识之间的连线，以及所述监控图像中的第二预设方向，确定关联角度；
[0027]根据所述关联角度将所述监控图像中的人脸和人体进行关联。
[0028]第二方面，本申请实施例提供了一种人脸人体的关联设备，包括图像采集装置和处理器：
[0029]所述图像采集装置，用于获取监控图像；
[0030]所述处理器用于获取所述监控图像，在所述监控图像中分别识别人脸标识和人体标识；
[0031]所述处理器根据所述监控图像中，所述人脸标识的第一位置以及所述人体标识的第二位置，获取所述人脸标识和人体标识之间的几何参数，其中，所述几何参数包括相对位置和关联角度中的至少一个；
[0032]所述处理器根据所述人脸标识与人体标识之间的几何参数，将所述监控图像中的人脸和人体进行关联。
[0033]第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的人脸人体的关联。
[0034]第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的人脸人体的关联。
[0035]相比于相关技术，本申请实施例提供的人脸人体的关联方法，通过获取监控图像，在监控图像中分别识别人脸标识和人体标识，根据监控图像中，人脸标识的第一位置以及
人体标识的第二位置，获取人脸标识和人体标识之间的几何参数，其中，几何参数包括相对位置和关联角度中的至少一个，根据人脸标识与人体标识之间的几何参数，将监控图像中的人脸和人体进行关联，解决了相关技术中基于人脸目标与人体目标的重合度进行关联，在高密度多个目标重叠的情况下，关联错误率较高的问题，提高了高密度场景下，人脸和人体的关联准确率。
[0036]本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
[0037]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0038]图1是根据本申请实施例的人脸人体的关联方法的应用环境示意图；
[0039]图2是根据本申请实施例的人脸人体的关联方法的流程图；
[0040]图3是根据本申请实施例的监控图像的示意图；
[0041]图4是根据本申请实施例的另一种人脸人体的关联方法的流程图；
[0042]图5是根据本申请实施例中的关联角度的示意图；
[0043]图6是根据本申请实施例的另一种关联角度的示意图；
[0044]图7是根据本申请优选实施例的人脸人体的关联方法的流程图；
[0045]图8为本申请实施例的人脸人体的关联方法的终端的硬件结构框图；
[0046本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人脸人体的关联方法，其特征在于，包括：获取监控图像，在所述监控图像中分别识别人脸标识和人体标识；根据所述监控图像中，所述人脸标识的第一位置以及所述人体标识的第二位置，获取所述人脸标识和人体标识之间的几何参数，其中，所述几何参数包括相对位置和关联角度中的至少一个；根据所述人脸标识与人体标识之间的几何参数，将所述监控图像中的人脸和人体进行关联。2.根据权利要求1所述的人脸人体的关联方法，其特征在于，所述根据所述人脸标识与人体标识之间的几何参数，将所述监控图像中的人脸和人体进行关联包括：在所述监控图像中获取多个人体标识，根据所述人脸标识和多个人体标识确定多个关联角度，将多个关联角度进行排序；在多个人体标识中确定目标人体标识，以及所述目标人体标识的目标相对位置和目标关联角度；若所述目标相对位置以及所述目标关联角度均在预设范围内，将所述目标人体标识与所述人脸标识进行关联。3.根据权利要求1所述的人脸人体的关联方法，其特征在于，所述获取监控图像，在所述监控图像中分别识别人脸标识和人体标识包括：从所述监控图像中识别人脸框，根据所述人脸框的几何中心确定所述人脸标识；从所述监控图像中识别人体框，根据所述人体框的几何中心确定所述人体标识。4.根据权利要求3所述的人脸人体的关联方法，其特征在于，所述根据所述监控图像中，所述人脸标识的第一位置以及所述人体标识的第二位置，获取所述人脸标识和人体标识之间的几何参数包括：在所述监控图像中分别获取所述第一位置的坐标和所述第二位置的坐标；根据所述第一位置的坐标和所述第二位置的坐标，确定所述人脸标识和所述人体标识之间的相对距离。5.根据权利要求4所述的人脸人体的关联方法，其特征在于，所述根据所述人脸标识与人体标识之间的几何参数，将所...
【专利技术属性】
技术研发人员：阮学武，王海星，姚佳俊，张治凡，马东星，
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：
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