区分目标对象的方法、装置、存储介质及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种区分目标对象的方法、装置、存储介质及系统。其中，该方法包括：获取至少一个目标对象在目标区域内的移动轨迹信息，其中，目标区域用于确定至少一个目标对象的活动范围；基于移动轨迹信息，获取至少一个目标对象的视觉融合信息和时空模态信息；利用视觉融合信息和时空模态信息得到区分结果，其中，区分结果用于区分至少一个目标对象中每个目标对象。本发明专利技术解决了相关技术中直接基于采集到的特征进行对象区分的处理方法其区分结果准确度低的技术问题。准确度低的技术问题。准确度低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
区分目标对象的方法、装置、存储介质及系统


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种区分目标对象的方法、装置、存储介质及系统。

技术介绍

[0002]在物流、电子商务、餐饮、医疗等业务场景下，越来越多的机器人被投入业务操作使用中。为了对业务活动进行管控，这些业务场景中通常包括多个视频采集设备。视频采集设备可以用于获取场景中多个机器人的活动轨迹，然而，业务活动进行进一步分析和调控时，需要区分场景中的多个机器人以完成整个场景中的数据分析。
[0003]相关方案中，对机器人进行视觉识别区分的方法主要是：通过视频采集设备捕捉机器人并提取该机器人的特征；直接将该机器人的特征与数据库中的现有特征数据进行匹配；基于该匹配结果区分不同的机器人。然而，这种方法的缺陷在于：用于匹配的特征模态单一，容易将相似的机器人进行错误匹配，区分结果准确度低。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种区分目标对象的方法、装置、存储介质及系统，以至少解决相关技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种区分目标对象的方法，其特征在于，包括：获取至少一个目标对象在目标区域内的移动轨迹信息，其中，所述目标区域用于确定所述至少一个目标对象的活动范围；基于所述移动轨迹信息，获取所述至少一个目标对象的视觉融合信息和时空模态信息；利用所述视觉融合信息和所述时空模态信息得到区分结果，其中，所述区分结果用于区分所述至少一个目标对象中每个目标对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述至少一个目标对象在所述目标区域内的所述移动轨迹信息包括：获取所述目标区域内多个相机的分布信息以及所述多个相机中每个相机的可视范围；基于所述分布信息和所述可视范围，在目标尺度上对所述目标区域进行划分，得到多个子区域；针对所述多个子区域中的每个子区域，利用每个子区域内选取的至少一个相机对所述至少一个目标对象进行追踪，确定所述至少一个目标对象中每个目标对象的追踪标识；利用所述至少一个目标对象中每个目标对象的追踪标识获取所述至少一个目标对象在所述目标区域内的所述移动轨迹信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述移动轨迹信息，获取所述至少一个目标对象的所述视觉融合信息包括：对所述至少一个目标对象进行图像追踪，得到所述至少一个目标对象中每个目标对象的待处理图像集；基于所述待处理图像集获取所述至少一个目标对象的目标外貌特征和目标形体特征；利用所述目标外貌特征和所述目标形体特征，获取所述至少一个目标对象的所述视觉融合信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述待处理图像获取所述至少一个目标对象的所述目标外貌特征和所述目标形体特征包括：对所述待处理图像进行特征提取，得到所述移动轨迹信息中包含的每条轨迹对应的外貌特征和形体特征；利用每条轨迹对应的外貌特征计算得到所述目标外貌特征，以及利用每条轨迹对应的形体特征计算得到所述目标形体特征。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用所述目标外貌特征和所述目标形体特征，获取所述至少一个目标对象的所述视觉融合信息包括：利用所述目标外貌特征确定所述移动轨迹信息中包含的各条轨迹之间的第一相似度矩阵，以及利用所述目标形体特征确定所述移动轨迹信息中包含的各条轨迹之间的第二相似度矩阵，其中，所述第一相似度矩阵为外貌相似度矩阵，所述第二相似度矩阵为形体相似度矩阵；基于所述第一相似度矩阵和所述第二相似度矩阵计算得到第一掩膜，其中，所述第一掩膜为视觉融合掩膜；采用所述第一相似度矩阵和所述第一掩膜计算得到所述视觉融合信息，其中，所述视觉融合信息用于表示所述至少一个目标对象的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宇翔，罗祥洲，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：