一种动态记忆库创建方法、人像聚类方法及其设备技术

本申请提供一种动态记忆库创建方法、人像聚类方法及其设备。该动态记忆库创建方法包括：获取多个采集设备所在的卡口位置，基于所述卡口位置获取卡口数据；基于卡口数量获取类簇数量范围，按照多个时间片信息在所述类簇数量范围内获取每个时间片对应的类簇数量；对所述卡口数据进行聚类，以获取样本空间域，其中，所述样本空间域包括满足所述类簇数量的多个类簇；由多个时间片对应的样本空间域结合时间片信息生成多个样本时空域，组成第一动态记忆库。通过上述方式，终端设备将卡口作为时空观测点，结合其所述的多种卡口数据进行聚类，产生空间域划分结果，并结合时间片形成多个时空域，组成初始的动态记忆库。组成初始的动态记忆库。组成初始的动态记忆库。

【技术实现步骤摘要】
一种动态记忆库创建方法、人像聚类方法及其设备


[0001]本申请涉及图像聚类
，特别是涉及一种动态记忆库创建方法、人像聚类方法及其设备。

技术介绍

[0002]众所周知，图像识别和目标检测等技术已经成为这一轮人工智能发展的主力军。然而，与基本的图像识别和目标检测算法有所不同，融合多维结构化和非结构化数据的人像聚类是在这些计算机视觉技术遭遇瓶颈时的一项重要尝试，是一项涉及多学科的复杂系统科学问题。人像聚类技术由来已久，但由于传统的人像聚类核心是从图像本身出发进行特征值提取与比对，这类静态方法对图像质量要求较高，对与抓拍质量不高、模糊、部分遮挡的图像难以有效识别，这限制了其在工业界的大规模使用和多场景落地。此外，直接采取海量数据进行人像聚类，既使得计算成本骤增，又因为大样本中存在无关但相似图像的概率更高从而使得聚类效果不佳。因此，为有效提升人像聚类效果，不仅需要性能卓越的图像算法，同时要利用好人在某地活动的多维属性特征。时空域在人像聚类领域是一个新名词，但显而易见，它是能够表征人员在某地活动的创造性假设，即人总是在一定的空间范围内进行活动，人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动态记忆库创建方法，其特征在于，所述动态记忆库创建方法包括：获取多个采集设备所在的卡口位置，基于所述卡口位置获取卡口数据；基于卡口数量获取类簇数量范围，按照多个时间片信息在所述类簇数量范围内获取每个时间片对应的类簇数量；对所述卡口数据进行聚类，以获取样本空间域，其中，所述样本空间域包括满足所述类簇数量的多个类簇；由多个时间片对应的样本空间域结合时间片信息生成多个样本时空域，组成第一动态记忆库。2.根据权利要求1所述的动态记忆库创建方法，其特征在于，所述卡口数据包括所述卡口位置相关的环境信息，以及与相邻卡口的相对位置信息；所述环境信息包括所述卡口所在的道路信息、商圈信息、兴趣点信息以及兴趣面信息；所述相对位置信息包括所述卡口与相邻卡口的路径长度信息和路径数量信息。3.根据权利要求1所述的动态记忆库创建方法，其特征在于，所述按照多个时间片信息在所述类簇数量范围内获取每个时间片对应的类簇数量，包括：获取每个时间片信息中的人流量；按照每个时间片的人流量在所述类簇数量范围内确定每个时间片对应的类簇数量，其中，所述人流量与所述类簇数量呈正相关关系。4.根据权利要求1～3任一项所述的动态记忆库创建方法，其特征在于，所述对所述卡口数据进行聚类，以获取样本空间域，包括：按照所述类簇数量选择多个卡口数据，所述多个卡口数据中的每一个卡口数据均作为一个初始类簇中心点；分别计算除所述初始类簇中心点以外的其余卡口数据与多个所述初始类簇中心点的距离，按照所述距离将所述其余卡口数据划分到相应的类簇中，形成初始类簇；重新计算每个初始类簇的第一类簇中心点，判断所述第一类簇中心点是否与所述初始类簇中心点一致；若是，由当前的多个类簇组成所述样本空间域；若否，将所述第一类簇中心点作为当前类簇中心点，将除所述当前类簇中心点以外的其余卡口数据按照与所述当前类簇中心点的距离划分为相应的当前类簇中，直至所有类簇的中心点不再改变。5.根据权利要求1所述的动态记忆库创建方法，其特征在于，所述由多个时间片对应的样本空间域结合时间片信息生成多个样本时空域，组成第一动态记忆库之后，所述动态记忆库创建方法还包括：获取一个预设时间周期内采集的人像数据集；按照所述第一动态记忆库中多个样本时空域将所述人像数据集划分为多个第一人像数据集，每个第...

【专利技术属性】
技术研发人员：张阳，高圣兴，陈立力，周明伟，孙壮丽，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：