一种跨镜头人员跟踪和重识别方法及系统技术方案

本发明专利技术属于人工智能视觉识别领域，具体涉及一种跨镜头人员跟踪和重识别的方法及系统，包括以下步骤：预设参照信息；人员检测模块从相机获取照片的视频流，生成单个镜头内唯一的检测ID；跟踪模块对目标生成单个镜头内的唯一跟踪ID即为TID，并分别发送至人脸检测模块、特征提取模块以及位置映射模块，进而针对含有TID的跟踪目标进行识别；并将结果传输至综合融合模块；综合融合模块通过动态多特征融合算法融合多镜头目标得到唯一全局目标ID即GID，并将GID传输至展示模块。本发明专利技术的动态多特征融合算法融合算法，解决了多个相机检测相同目标导致的人员重复，人员ID不唯一问题。人员ID不唯一问题。人员ID不唯一问题。

【技术实现步骤摘要】
一种跨镜头人员跟踪和重识别方法及系统


[0001]本专利技术属于人工智能视觉识别领域，具体说是一种跨镜头人员跟踪和重识别方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能，深度学习，机器视觉的发展，基于视觉识别的应用逐步成熟，得到了广泛的应用。
[0003]现有室内人员定位系统，多基于蓝牙穿戴设备实现，存在精度低，设备易丢失，损坏等问题。更为严重的是由于蓝牙设别定位精度抖动问题，会出现人员定位偏差较大，甚至会出现穿墙的严重定位偏差情况。而现有基于视觉的定位系统，绝大多数为基于单镜头的；有些跨镜头的方案也是简单的基于跟踪算法的实现，无法应对真实使用场景的较高准确度要求。因此设计一种人员跟踪和重识别的新方法显得尤为重要。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的是提供一种稳定、准确率高的跨镜头人员检测、跟踪、重识别和定位的跨镜头人员跟踪和重识别方法，以克服现有定位系统的缺陷。
[0005]本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种跨镜头人员跟踪和重识别的方法，包括以下步骤：
[0006]1)预设参照信息：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种跨镜头人员跟踪和重识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)预设参照信息：通过不同位置相机拍摄人员及人脸照片，从多个角度的照片获取对应特征向量值；2)人员检测模块从相机获取照片的视频流，生成单个镜头内唯一的检测ID即为DID；3)跟踪模块在人员检测模块识别的目标的基础上对其进行跟踪，生成单个镜头内的唯一跟踪ID即为TID，并分别发送至人脸检测模块、特征提取模块以及位置映射模块，进而针对含有TID的跟踪目标进行识别；4)人脸检测模块从含有TID的跟踪目标中进行人脸检测，得到人脸检测信息，并将人脸检测信息形成N维度的人脸特征向量FV，并传输至综合融合模块；5)特征提取模块将含有TID的跟踪目标进行特征提取，得到2N维的特征向量CV，并传输至综合融合模块；6)位置映射模块将根据含有TID的跟踪目标映射为全局坐标位置向量PV，并传输至综合融合模块；7)综合融合模块，将单个镜头内的唯一跟踪TID、N维度的人脸特征向量FV、2N维的特征向量CV，以及预设的参照信息通过动态多特征融合算法融合多镜头目标得到唯一全局目标ID即GID，并将GID传输至展示模块。2.根据权利要求1所述的一种跨镜头人员跟踪和重识别的方法，其特征在于，步骤2)中，所述生成单个镜头内唯一的检测DID，包括以下步骤：所述DID为：由左上点坐标、右下点坐标、目标框宽、目标框高构成的目标框；2
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1)从相机视频流中获取一帧图像；2
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2)人员检测模块通过YOLOX检测算法进行人员检测，并将图像以长*宽*通道数组成的张量信息传入YOLOX深度网络；2
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3)YOLOX深度网络处理后，反馈当前图像中的人员位置坐标以及宽高组成单个镜头内唯一的人员检测DID至跟踪模块。3.根据权利要求1所述的一种跨镜头人员跟踪和重识别的方法，其特征在于，所述步骤3)，包括以下步骤：3
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1)跟踪模块从在人员检测结果的基础上通过ByteTrack多目标跟踪算法进行跟踪，并保留全部检测结果，并将检测结果分为高分值组与低分值组；所述高分值组与检测结果中的跟踪目标相关联；所述低分值组与检测结果中未匹配的跟踪目标相关联，且过滤背景；3
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2)设定检测阈值T_high、检测阈值T_low与跟踪阈值E，输入相机获取视频流中的每一帧图像，输出为检测出的人员的坐标以及个镜头内唯一的检测ID，即DID；3
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3)进行第一次数据匹配：高分值组与全部跟踪目标，将大于检测阈值T_high的目标归入高分值组；基于IoU计算相似度，再通过匈牙利算法完成匹配；此时，未匹配的跟踪结果予以保留；3
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4)进行第二次数据匹配：低分值组与剩余的跟踪目标，介于T_high与T_low之间的目标归入低分值组；完成匹配后，保留本次未匹配的跟踪目标，并丢弃仍未匹配到的跟踪结果；3
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5)通过卡尔曼滤波器预测已跟踪目标的下一个位置；
所述已跟踪目标的下一个位置来源于未被匹配的高分值检测结果；3
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6)对于每一个检测结果，如果其分值高于跟踪阈值E且在连续两帧图像中出现，则将其纳入跟踪目标集合中，并生成唯一跟踪TID，跟踪模块将TID信息被送至人脸检测模块、特征提取模块以及位置映射模块。4.根据权利要求1所述的一种跨镜头人员跟踪和重识别的方法，其特征在于，所述步骤5)具体为：对于一个角度人员照片，获取人员的特征向量：a)从相机视频流中获取一帧人员的图像；b)跟踪模块将人员的图像以长*宽*通道数组成的张量信息传入CTL模型；c)CTL模型通过深度模型输出获得特征向量CV。5.根据权利要求1所述的一种跨镜头人员跟踪和重识别的方法，其特征在于，所述步骤6)，包括以下步骤：6
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1)通过选择某个相机坐标系中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵佳文，王磊，周晓，孙岩，
申请(专利权)人：沈阳瞻言科技有限公司，
类型：发明
国别省市：