一种轨迹融合方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请提供一种轨迹融合方法、装置及设备，该方法包括：获取目标时间段内的多个原始轨迹；将目标时间段划分为多个子时间段；针对每个子时间段，基于该子时间段内的所有原始轨迹生成多个轨迹对；基于每个轨迹对内两个原始轨迹的轨迹相似度，将该子时间段内的所有原始轨迹融合为该子时间段内的至少一个候选轨迹；基于多个子时间段内的候选轨迹之间的融合相似度，将所有子时间段内的候选轨迹融合为目标时间段内的至少一个目标轨迹；确定目标时间段内的每个目标轨迹的身份信息。通过本申请技术方案，能够识别出目标对象在多个传感器下的多个原始轨迹，基于完整运动轨迹对目标对象进行管理。管理。管理。

【技术实现步骤摘要】
一种轨迹融合方法、装置及设备


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种轨迹融合方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]为了便于园区(如社区、工业园区等)内目标对象(如园区内用户)的管理，园区内通常部署多种类型的传感器，如摄像机、蓝牙、RFID(Radio Frequency Identification，射频识别)等，由这些传感器采集目标对象的轨迹，并将目标对象的轨迹发送给管理设备，管理设备基于目标对象的轨迹对目标对象进行管理。
[0003]目标对象在园区内移动时，多个传感器均可以采集到这个目标对象的轨迹，即存在目标对象的多个轨迹。但是，管理设备无法识别出目标对象在多个传感器下的多个轨迹，导致无法基于目标对象的完整运动轨迹对目标对象进行管理，无法还原目标对象在园区内的运动情况，缺少对目标对象的长时间管理能力。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种轨迹融合方法，所述方法包括：
[0005]获取目标时间段内的多个原始轨迹，所述多个原始轨迹由目标场景的多个传感器采集，不同原始轨迹由同一传感器采集或者由不同传感器采集；
[0006]将所述目标时间段划分为多个子时间段；针对每个子时间段，基于该子时间段内的所有原始轨迹生成多个轨迹对，每个轨迹对均包括两个原始轨迹；
[0007]基于每个轨迹对内两个原始轨迹的轨迹相似度，将该子时间段内的所有原始轨迹融合为该子时间段内的至少一个候选轨迹，候选轨迹包括至少两个原始轨迹，且该候选轨迹包括的两个原始轨迹的轨迹相似度大于第一阈值；
[0008]基于所述多个子时间段内的候选轨迹之间的融合相似度，将所有子时间段内的候选轨迹融合为所述目标时间段内的至少一个目标轨迹，每个目标轨迹均包括至少一个候选轨迹；其中，若目标轨迹包括至少两个候选轨迹，则该目标轨迹包括的两个候选轨迹之间的融合相似度大于第二阈值；
[0009]确定所述目标时间段内的每个目标轨迹的身份信息。
[0010]本申请提供一种轨迹融合装置，所述装置包括：
[0011]获取模块，用于获取目标时间段内的多个原始轨迹，所述多个原始轨迹由目标场景的多个传感器采集，不同原始轨迹由同一传感器或不同传感器采集；
[0012]融合模块，用于将所述目标时间段划分为多个子时间段；针对每个子时间段，基于该子时间段内的所有原始轨迹生成多个轨迹对，每个轨迹对均包括两个原始轨迹；基于每个轨迹对内两个原始轨迹的轨迹相似度，将该子时间段内的所有原始轨迹融合为该子时间段内的至少一个候选轨迹，候选轨迹包括至少两个原始轨迹，且该候选轨迹包括的两个原始轨迹的轨迹相似度大于第一阈值；
[0013]基于所述多个子时间段内的候选轨迹之间的融合相似度，将所有子时间段内的候
选轨迹融合为所述目标时间段内的至少一个目标轨迹，每个目标轨迹均包括至少一个候选轨迹；其中，若目标轨迹包括至少两个候选轨迹，则该目标轨迹包括的两个候选轨迹之间的融合相似度大于第二阈值；
[0014]确定模块，用于确定所述目标时间段内的每个目标轨迹的身份信息。
[0015]本申请提供一种轨迹融合设备，包括：处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令；所述处理器用于执行机器可执行指令，以实现上述的轨迹融合方法。
[0016]由以上技术方案可见，本申请实施例中，针对每个目标对象，可以将目标对象在多个传感器下的轨迹(即多个原始轨迹)融合为目标轨迹(即目标对象的完整运动轨迹)，从而能够识别出目标对象在多个传感器下的多个轨迹，基于目标对象的完整运动轨迹对目标对象进行管理，能够还原目标对象在目标场景内的运动情况，提供对目标对象的长时间管理能力(即目标对象在目标场景的整个过程均可以进行管理)。通过将目标时间段划分为多个子时间段，并对每个子时间段内的轨迹对进行融合，而不是直接对目标时间段内的所有轨迹对进行融合，从而能够减少轨迹对数量，避免对大量轨迹对进行融合，提高轨迹对融合的处理效率，减少轨迹对融合的处理时间。通过对不同子时间段内的候选轨迹进行融合，从而能够得到目标对象的完整运动轨迹，基于目标对象的完整运动轨迹对目标对象进行管理。能够确定目标轨迹对应的身份信息和档案信息，即构建目标对象的全场景档案，即使目标对象在不同时间段进入园区也可保证身份唯一，不同时间段内生成的轨迹更加准确。可以应用于大规模的园区场景，对数据源的要求比较低，目标轨迹的融合结果更加准确，具有更强的普适性。通过构建目标对象的档案信息，可以对目标对象进行更加完善的管理。
附图说明
[0017]为了更加清楚地说明本申请实施例或者现有技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或者现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据本申请实施例的这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本申请一种实施方式中的轨迹融合方法的流程示意图；
[0019]图2是本申请一种实施方式中的分布式系统的结构示意图；
[0020]图3是本申请一种实施方式中的轨迹融合方法的流程示意图；
[0021]图4是本申请一种实施方式中的轨迹融合装置的结构示意图；
[0022]图5是本申请一种实施方式中的轨迹融合设备的硬件结构图。
具体实施方式
[0023]在本申请实施例使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的，而非限制本申请。本申请和权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其它含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0024]应当理解，尽管在本申请实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，
在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，此外，所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
[0025]本申请实施例中提出一种轨迹融合方法，用于将目标对象的多个轨迹融合为同一轨迹，参见图1所示，为轨迹融合方法的流程示意图，该方法包括：
[0026]步骤101、获取目标时间段内的多个原始轨迹，多个原始轨迹由目标场景的多个传感器采集，不同原始轨迹由同一传感器采集或者由不同传感器采集。
[0027]示例性的，获取目标时间段内的多个原始轨迹，可以包括但不限于：获取目标场景的传感器采集的初始轨迹。针对每个初始轨迹，对该初始轨迹进行数据预处理，得到与该初始轨迹对应的原始轨迹。其中，数据预处理可以包括但不限于以下至少一种：数据插值处理、数据时空对齐处理、数据格式转换处理。
[0028]示例性的，数据插值处理用于在初始轨迹中添加轨迹点；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨迹融合方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标时间段内的多个原始轨迹，所述多个原始轨迹由目标场景的多个传感器采集，不同原始轨迹由同一传感器采集或者由不同传感器采集；将所述目标时间段划分为多个子时间段；针对每个子时间段，基于该子时间段内的所有原始轨迹生成多个轨迹对，每个轨迹对均包括两个原始轨迹；基于每个轨迹对内两个原始轨迹的轨迹相似度，将该子时间段内的所有原始轨迹融合为该子时间段内的至少一个候选轨迹，候选轨迹包括至少两个原始轨迹，且该候选轨迹包括的两个原始轨迹的轨迹相似度大于第一阈值；基于所述多个子时间段内的候选轨迹之间的融合相似度，将所有子时间段内的候选轨迹融合为所述目标时间段内的至少一个目标轨迹，每个目标轨迹均包括至少一个候选轨迹；其中，若目标轨迹包括至少两个候选轨迹，则该目标轨迹包括的两个候选轨迹之间的融合相似度大于第二阈值；确定所述目标时间段内的每个目标轨迹的身份信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个子时间段内的候选轨迹之间的融合相似度，将所有子时间段内的候选轨迹融合为所述目标时间段内的至少一个目标轨迹，包括：针对第一子时间段内的每个第一候选轨迹，从第二子时间段内的候选轨迹中遍历出一个候选轨迹作为第二候选轨迹，计算第二候选轨迹与第一候选轨迹之间的融合相似度；其中，所述第一子时间段是所述多个子时间段中任一子时间段，所述第二子时间段是除所述第一子时间段之外的子时间段；若所述融合相似度大于第二阈值，则将该第二候选轨迹与该第一候选轨迹融合为同一个目标轨迹；若所述融合相似度不大于第二阈值，则从第二子时间段内的候选轨迹中遍历出另一个候选轨迹作为第二候选轨迹，返回执行计算第二候选轨迹与第一候选轨迹之间的融合相似度的操作，直到遍历出的第二候选轨迹与第一候选轨迹之间的融合相似度大于第二阈值，或第二子时间段内所有候选轨迹与第一候选轨迹之间的融合相似度均不大于第二阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算第二候选轨迹与第一候选轨迹之间的融合相似度，包括：基于所述第一候选轨迹包括的部分原始轨迹与所述第二候选轨迹包括的部分原始轨迹生成至少一个轨迹对；其中，每个轨迹对均包括所述第一候选轨迹内的一个原始轨迹和所述第二候选轨迹内的一个原始轨迹；基于每个轨迹对内两个原始轨迹的轨迹相似度，将轨迹相似度的最大值确定为所述融合相似度，或将轨迹相似度的平均值确定为所述融合相似度。4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，轨迹对内两个原始轨迹的轨迹相似度的确定方式，包括：确定所述轨迹对内两个原始轨迹对应的特征参数；其中，所述特征参数包括以下至少一种：最大距离、最小距离、时间距离、最大人脸模型相似度、最小人脸模型相似度、平均人脸模型相似度、最大人体模型相似度、最小人体模型相似度、平均人体模型相似度、传感器拓扑、原始轨迹内目标对象与传感器的距离、轨迹值相似度、传感器类型信息、重叠时间、轨
迹所处区域；基于所述特征参数生成所述轨迹对内两个原始轨迹对应的特征向量；基于所述特征向量确定所述轨迹对内两个原始轨迹的轨迹相似度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，轨迹对内两个原始轨迹的轨迹相似度的确定方式，包括：将所述目标时间段内的所有原始轨迹划分为多个轨迹对；基于计算节点的数量K将所述多个轨迹对划分为K个轨迹对集合；其中，不同轨迹对集合内的轨迹对数量之间的差值小于预设数量阈值；将K个轨迹对集合下发给K个计算节点，每个计算节点对应一个轨迹对集合，由计算节点确定轨迹对集合内的每个轨迹对内两个原始轨迹的轨迹相似度。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标时间段内的多个原始轨迹，包括：获取目标场景的传感器采集的初始轨迹，对所述初始轨迹进行数据预处理，得到与所述初始轨迹对应的原始轨迹；其中，所述数据预处理包括以下至少一种：数据插值处理、数据时空对齐处理、数据格式转换处理；其中，所述数据插值处理用于在所述初始轨迹中添加轨迹点；所述数据时空对齐处理用于将所述初始轨迹转换到目标坐标系；所述数据格式转换处理用于将所述初始轨迹转换为目标数据格式。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个子时间段内的候选轨迹之间的融合相似度，将所有子时间段内的候选轨迹融合为所述目标时间段内的至少一个目标轨迹之后，所述方法还包括：基于目标轨迹所在区域的地图信息，对所述目标轨迹进行质量提升操作，得到质量提升后的目标轨迹，所述质量提升操作包括纠偏操作和/或补全操作；其中，所述纠偏操作用于将目标轨迹中的错误轨迹点纠正到正确位置；所述补全操作用于在所述目标轨迹中添加轨迹点。8.一种轨迹融合装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取目标时间段内的多个原始轨...

【专利技术属性】
技术研发人员：周剑刚，李林森，曾挥毫，李彬，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：