【技术实现步骤摘要】
基于行人重识别的行人跟踪方法、装置、存储介质及设备
[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种基于行人重识别的行人跟踪方法、装置、存储介质及设备。
技术介绍
[0002]行人重识别是利用计算机视觉技术检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。当给定一张行人图像时，利用行人重识别技术可以确定行人在其它监控视频中是否出现过。行人重识别可与行人检测、行人跟踪等技术相结合，广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。
[0003]相关技术中，可以从监控摄像机获取监控视频流，从监控视频流中提取视频帧，通过人工方式、行人检测或者行人跟踪方式从视频帧中裁切出行人图像，再通过人工方式标注行人图像的行人标签等信息。
[0004]通过人工方式标注行人标签时，不仅耗时耗人工，而且易出现不同行人标签标注给相同行人的标注结果，从而产生错误的跟踪结果。
技术实现思路
[0005]本申请提供了一种基于行人重识别的行人跟踪方法、装置、存储介质及设备，用于解决通过人工方式标注行人标签时，不仅耗时耗人工，而且易出现不同...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于行人重识别的行人跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：从视频流的当前视频帧中提取n张行人图像，根据所述n张行人图像生成n个行人的检测框和第一特征向量，n为正整数；获取已分配的m个行人跟踪器，每个行人跟踪器中包含已识别出的一个行人的跟踪框、第二特征向量和行人标签，m为正整数；根据n个检测框和m个跟踪框计算交并比矩阵；根据n个第一特征向量和m个第二特征向量计算余弦相似度矩阵；对所述交并比矩阵和所述余弦相似度矩阵进行加权运算，得到代价矩阵；根据所述代价矩阵将所述m个行人跟踪器中的部分或全部分配给所述n个行人；若一个行人跟踪器被分配给p张行人图像中的行人，则确定所述p张行人图像对应于所述行人跟踪器中的同一行人标签，提取具有相同行人标签的所述p张行人图像的特征向量，将所述特征向量组成第一特征向量矩阵，p为正整数；计算所述第一特征向量矩阵的第一转置矩阵；将所述第一特征向量矩阵和所述第一转置矩阵相乘，得到第一特征相似度矩阵，所述第一特征相似度矩阵中的每个元素表示两张行人图像之间的特征相似度；根据所述第一特征相似度矩阵将所述p张行人图像划分为至少一个图像集，并为每个图像集分配一个行人标签。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述代价矩阵将所述m个行人跟踪器中的部分或全部分配给所述n个行人，包括：基于所述代价矩阵，利用匈牙利算法对所述n个检测框和所述m个跟踪框进行匹配；当存在与一个跟踪框相匹配的检测框时，将所述跟踪框对应的行人跟踪器分配给所述检测框对应的行人。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述代价矩阵将所述m个行人跟踪器中的部分或全部分配给所述n个行人，包括：当存在与所有跟踪框都不匹配的检测框时，获取所述检测框对应的第一特征向量，以及，剩余未匹配的跟踪框对应的第二特征向量；分别计算所述第一特征向量与每个第二特征向量的余弦相似度；从所有余弦相似度中筛选最大余弦相似度；若所述最大余弦相似度超过第一阈值，则将所述最大余弦相似度对应的行人跟踪器分配给所述检测框对应的行人；若所述最大余弦相似度未超过第一阈值，则为所述检测框对应的行人分配新建的行人跟踪器。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征相似度矩阵将所述p张行人图像划分为至少一个图像集，包括：从剩余的行人图像中随机选择一张行人图像；从所述第一特征相似度矩阵中，筛选与所述行人图像之间的特征相似度超过第二阈值的行人图像；将随机选择的所述行人图像和筛选的所述行人图像划分为一个图像集；继续执行所述从剩余的行人图像中随机选择一张行人图像的步骤，直至完成所述p张
行人图像的划分后停止。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第一特征相似度矩阵将所述p张行人图像划分为至少一个图像集之后，所述方法还包括：当一个图像集中行人图像的数量满足冗余条件时，按照预定比例随机删除所...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨帆，朱莹，陈凯琪，张凯翔，胡建国，
申请(专利权)人：南京甄视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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