人员轨迹生成方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种人员轨迹生成方法、设备及存储介质，其中，人员轨迹生成方法，首先，获取目标人脸特征，对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据，通过特征数据的生成，为后续对该人脸进行查询提供了查询依据；接着，获取监控系统的监控数据，并根据特征数据确定监控数据中与特征数据相对应的目标人员信息，目标人员信息包括目标人员的位置信息，通过以特征数据作为依据，在所有的监控数据中查询并确定目标人员信息，再根据目标人员信息确定对应的若干位置信息，最后，将若干位置信息整理排序，生成轨迹信息，实现了人员轨迹查询高效率和高精准度的效果。和高精准度的效果。和高精准度的效果。

【技术实现步骤摘要】
人员轨迹生成方法、设备及存储介质


[0001]本专利技术属于智能识别
，具体涉及一种人员轨迹生成方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]根据现有手段查询人员的活动轨迹是，往往是需要将存储器的视频文件逐条进行查阅，慢慢去播放视频，通过人为的方式进行判断；该方法下会由于公共区域范围大，摄像头数目多，存储的视频文件多等情况，常常在查阅的时候会比较繁琐，需要投入大量的人力和时间成本，而且稍微不留神的情况下会把一些重要视频依据给忽略掉，因此存在轨迹查询效率和精准度均较低的问题。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术的上述缺点，本专利技术的目的在于提供一种人员轨迹生成方法、设备及存储介质，旨在解决现有存在轨迹查询效率和精准度均较低的技术问题。
[0004]本专利技术为达到其目的，所采用的技术方案如下：
[0005]一种人员轨迹生成方法，包括以下步骤：
[0006]获取目标人脸特征；
[0007]对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据；
[0008]获取监控数据；
[0009]根据特征数据确定监控数据中与特征数据相对应的目标人员信息，目标人员信息包括目标人员的位置信息；
[0010]根据目标人员信息生成目标人员的若干位置信息；
[0011]将若干位置信息整理排序，生成轨迹信息。
[0012]进一步地，对目标人脸特征进行特征提取，生成特征数据的步骤中，还包括如下步骤：
[0013]根据SIFT算法对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据。
[0014]进一步地，根据SIFT算法对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据的步骤包括：
[0015]对目标人脸特征用高斯噪声消除的方法去除比较低的候选点，将目标人员的图像余下的候选点作为关键点；
[0016]通过每个关键点周围选择一个合适像素区域且划分为子区域，每个子区域生成直方图，通过直方图获取关键点的SIFT特征向量；
[0017]当两幅图像的SIFT特征向量生成后，将关键点的SIFT特征向量欧式距离作为两幅图像中关键点的相似性判定度量，匹配不同图像的两个对应特征，确定最佳特征点；
[0018]最佳特征点为特征数据。
[0019]进一步地，对目标人脸特征用高斯噪声消除的方法去除比较低的候选点，将目标
人员的图像余下的候选点作为关键点的步骤包括：
[0020]利用高斯函数对图像进行卷积生成尺度空间，并确定若干个采样点，将每个采样点与其附近的相邻点进行比较，当某个相邻点的极值比较是最高或最低时，那么该某个相邻点表示为候选点；
[0021]通过候选点与附近的数据进行差值对比，去除对比度低的候选点、去除对低噪声和高敏感的边缘，剩余的候选点作为关键点。
[0022]进一步地，获取监控数据的步骤包括：
[0023]在公共区域安装多个监控设备；
[0024]监控设备通过监控公共区域获得监控数据。
[0025]进一步地，根据特征数据在监控数据中确定目标人员信息的步骤中，还包括如下步骤：
[0026]根据特征数据通过k均值聚类在监控数据中确定目标人员信息。
[0027]进一步地，根据特征数据通过k均值聚类在监控数据中确定目标人员信息的步骤中，还包括如下步骤：
[0028]根据特征数据在监控数据中随机选择k个数据点作为初始质心；
[0029]将每个数据点划分给距离最近的初始质心；
[0030]重新计算每个簇的质心作为新的初始质心，使其总的平方距离达到最小，不断重复直至收敛生成目标人员信息。
[0031]进一步地，目标人员信息还包括时间参数，时间参数与位置信息一一对应；将若干位置信息整理排序，生成轨迹信息的步骤中，还包括如下步骤：
[0032]根据时间参数将若干位置信息进行时间排序；
[0033]根据时间排序将若干位置信息生成轨迹信息。
[0034]对应的，本专利技术还提供一种轨迹生成设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的人员轨迹生成程序，人员轨迹生成程序配置为实现如上述的人员轨迹生成方法的步骤。
[0035]对应的，本专利技术还提供一种存储介质，其上存储有人员轨迹生成程序，人员轨迹生成程序被处理器执行时实现如上述的人员轨迹生成方法的步骤。
[0036]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0037]本专利技术提出的人员轨迹生成方法，首先，获取目标人脸特征，对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据，通过特征数据的生成，为后续对该人脸进行查询提供了查询依据；接着，获取监控系统的监控数据，并根据特征数据确定监控数据中与特征数据相对应的目标人员信息，目标人员信息包括目标人员的位置信息，通过以特征数据作为依据，在所有的监控数据中查询并确定目标人员信息，再根据目标人员信息确定对应的若干位置信息，最后，将若干位置信息整理排序，生成轨迹信息，实现了人员轨迹查询高效率和高精准度的效果。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普
通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]图1为本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的轨迹生成设备结构示意图；
[0040]图2为本专利技术一实施例中人员轨迹生成方法的流程示意图。
[0041]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0042]为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，所描述的实施方式仅仅是本专利技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本专利技术中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本专利技术保护的范围。
[0043]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本专利技术。
[0044]如图1所示，图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的轨迹生成设备的结构示意图。
[0045]本专利技术实施例的轨迹生成设备是具有存储功能的终端设备。
[0046]如图1所示，该轨迹生成设备可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人员轨迹生成方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标人脸特征；对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据；获取监控数据；根据所述特征数据确定所述监控数据中与特征数据相对应的目标人员信息，所述目标人员信息包括目标人员的位置信息；根据所述目标人员信息生成所述目标人员的若干位置信息；将若干所述位置信息整理排序，生成轨迹信息。2.根据权利要求1所述的人员轨迹生成方法，其特征在于，所述对目标人脸特征进行特征提取，生成特征数据的步骤中，还包括如下步骤：根据SIFT算法对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据。3.根据权利要求2所述的人员轨迹生成方法，其特征在于，所述根据SIFT算法对目标人脸特征进行特征提取，并生成特征数据的步骤包括：对目标人脸特征用高斯噪声消除的方法去除比较低的候选点，将目标人员的图像余下的候选点作为关键点；通过每个所述关键点周围选择一个合适像素区域且划分为子区域，每个子区域生成直方图，通过直方图获取关键点的SIFT特征向量；当两幅图像的SIFT特征向量生成后，将关键点的SIFT特征向量欧式距离作为两幅图像中关键点的相似性判定度量，匹配不同图像的两个对应特征，确定最佳特征点；所述最佳特征点为特征数据。4.根据权利要求3所述的人员轨迹生成方法，其特征在于，所述对目标人脸特征用高斯噪声消除的方法去除比较低的候选点，将目标人员的图像余下的候选点作为关键点的步骤包括：利用高斯函数对图像进行卷积生成尺度空间，并确定若干个采样点，将每个采样点与其附近的相邻点进行比较，当某个相邻点的极值比较是最高或最低时，那么该某个相邻点表示为候选点；通过候选点与附近的数据进行差值对比，去除对比度低的候...

【专利技术属性】
技术研发人员：于忠宝，梁德栋，张威，赵煜，聂顺新，孙向辉，刘坤，王伟，廖凌冰，石磊娜，刘琼，张建新，
申请(专利权)人：北京北控京奥建设有限公司，
类型：发明
国别省市：