基于人工智能的轨迹分析方法、装置、终端设备及介质制造方法及图纸

本申请适用于人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的轨迹分析方法、装置、终端设备及介质。该方法对获取的预设区域内每个采集点的采集图像，使用图像匹配模型，将每个采集点的采集图像与预设图像分别进行匹配，确定目标采集点，提取每个目标采集点的采集图像的采集时间，获取每个目标采集点的位置，并按照采集时间的先后顺序，依次将每个目标采集点所在位置连接，得到预设图像对应的目标对象的轨迹，实现使用图像采集方式对目标对象的轨迹监测，避免使用人工分析采集点、采集图像、采集时间，提高了轨迹生成的效率，有助于对目标对象的跟踪监控。的跟踪监控。的跟踪监控。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的轨迹分析方法、装置、终端设备及介质


[0001]本申请适用于人工智能
，尤其涉及一种基于人工智能的轨迹分析方法、装置、终端设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，针对物体、人体等目标对象的跟踪监控是基于视频图像、射频技术、定位技术等采集目标对象的相应信息来实现的。现有的射频技术、定位技术等虽然能够对目标对象的移动轨迹采集，但需要在目标对象处设置相应的射频或者定位用的传感器，针对无法在目标对象处设置任何传感器的场景，只能通过视频监控等来采集目标对象的图像信息，进而确定该目标对象在某个视频采集点的采集区域内出现，并通过人工分析来确定目标对象的大概移动轨迹，无法形成详细完整的移动轨迹，导致不能及时掌握目标对象的移动情况，跟踪监控的效率较低。因此，在使用视频跟踪监控时，如何有效地提高对目标对象的跟踪监控效率成为亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于人工智能的轨迹分析方法、装置、终端设备及介质，以解决如何有效地提高对目标对象的跟踪监控效率的问题。
[0004]第一方面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的轨迹分析方法，其特征在于，所述轨迹分析方法包括：获取预设区域内N个采集点的采集图像，N为大于1的整数；使用图像匹配模型，将每个所述采集点的采集图像与预设图像分别进行匹配，确定匹配的图像指向的M个目标采集点；提取每个所述目标采集点的采集图像的采集时间；获取每个所述目标采集点的位置，并按照所述采集时间的先后顺序，依次将每个所述目标采集点所在位置连接，得到所述预设图像对应的目标对象的轨迹。2.根据权利要求1所述的轨迹分析方法，其特征在于，使用图像匹配模型，将每个所述采集点的采集图像与预设图像分别进行匹配，确定M个目标采集点之后，还包括：检测任意目标采集点是否存在至少两张匹配的采集图像；提取每个所述目标采集点的采集图像的采集时间包括：若检测到所述目标采集点存在至少两张匹配的采集图像，则获取所述目标采集点的每张匹配的采集图像对应的采集时间，确定最晚采集时间为所述目标采样点的采集时间。3.根据权利要求2所述的轨迹分析方法，其特征在于，获取所述目标采集点的每张匹配的采集图像对应的采集时间之后，还包括：对采集时间进行分类，将时间间隔小于间隔阈值的采集时间归为一个时间类；确定最晚采集时间为所述目标采样点的采集时间包括：若检测到存在至少两个时间类，则将每个时间类中最晚的采集时间均作为所述目标采样点采集到对应匹配的采集图像的时间。4.根据权利要求1所述的轨迹分析方法，其特征在于，若所述预设图像为人脸图像，则使用图像匹配模型，将每个所述采集点的采集图像与预设图像分别进行匹配，确定M个目标采集点之前，还包括：将每个所述采集点的采集图像中的人脸进行人脸对齐，并对人脸对齐后的采集图像进行人脸质量评估，得到评估后的采集图像；将所述评估后的采集图像中所有的人脸提取，得到每个所述采集点的采集图像的人脸数据；使用图像匹配模型，将每个所述采集点的采集图像与预设图像分别进行匹配，确定M个目标采集点包括：使用图像匹配模型对每个所述采集点的采集图像的人脸数据和预设图像中的人脸数据进行特征提取，得到每个人脸的特征向量和预设图像中的人脸的特征向量；将每个人脸的特征向量与所述预设图像中的人脸的特征向量进行相似度匹配，确定匹配的采集图像对应的采集点为目标采集点。5.根据权利要求1所述的轨迹分析方法，其特征在于，提取每个所述目标采集点的采集图像的采集时间之后，还包括：若两个及以上的目标采集点在同一时间均采集到匹配的采集图像，则根据每个匹配的采集图像中与所述预设图像匹配的区域的深度信息，确定所述预设图像对应的目标对象与对应目标采集点的距...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵雅冬，
申请(专利权)人：平安普惠企业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：