本公开涉及一种行人检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：提取当前帧图像中的至少一个当前人体框和至少一个当前人脸框；根据所述至少一个当前人体框，和至少一帧历史图像中的历史人体框的跟踪标识，确定每个当前人体框的跟踪标识；根据每个当前人体框及对应的当前人脸框，和至少一帧历史图像中相同跟踪标识的历史人体框及对应的历史人脸框，确定每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征；根据每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征，以及数据库中每个身份标识对应的人体特征和人脸特征，确定每个当前人体框的身份标识。识。识。
【技术实现步骤摘要】
行人检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及行人检测
，尤其涉及一种行人检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，人工智能技术不断发展，尤其对图像和视频的自动化处理取得了较大的进步，给很多领域的应用带来了便利。例如针对图像和视频的行人检测技术，给计算机视觉和智能视频监控领域带来了极大的便利，其能够在特定人物检测、行人检测与跟踪、人群轨迹分析、以及异常行为检测等场景下发挥作用。相关技术中，行人检测技术的效果一般，准确性还有待提高。
技术实现思路
[0003]本公开提供一种行人检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中的缺陷。
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种行人检测方法，包括：
[0005]提取当前帧图像中的至少一个当前人体框和至少一个当前人脸框；
[0006]根据所述至少一个当前人体框，和至少一帧历史图像中的历史人体框的跟踪标识，确定每个当前人体框的跟踪标识；
[0007]根据每个当前人体框及对应的当前人脸框，和至少一帧历史图像中相同跟踪标识的历史人体框及对应的历史人脸框，确定每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征；
[0008]根据每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征，以及数据库中每个身份标识对应的人体特征和人脸特征，确定每个当前人体框的身份标识。
[0009]在一个实施例中，所述根据所述至少一个当前人体框，和至少一帧历史图像中的历史人体框的跟踪标识，确定每个当前人体框的跟踪标识，包括：
[0010]根据每个当前人体框在所述当前帧图像中的位置，和至少一帧历史图像中每个历史人体框在所述历史图像中的位置，确定每个当前人体框与每个历史人体框之间的交并比；
[0011]将交并比大于或等于预设阈值的当前人体框和历史人体框中的历史人体框的跟踪标识确定为当前人体框的跟踪标识。
[0012]在一个实施例中，所述根据所述至少一个当前人体框，和至少一帧历史图像中的历史人体框的跟踪标识，确定每个当前人体框的跟踪标识，包括：
[0013]提取并缓存每个当前人体框内的人体特征；
[0014]根据每个当前人体框内的人体特征，以及至少一帧历史图像中每个历史人体框内的人体特征，确定每个当前人体框的跟踪标识。
[0015]在一个实施例中，还包括：
[0016]确定并缓存每个当前人体框的质量分和每个当前人脸框的质量分；
[0017]所述根据每个当前人体框及对应的当前人脸框，和至少一帧历史图像中相同跟踪标识的历史人体框及对应的历史人脸框，确定每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征，包括：
[0018]在任一当前人体框的质量分高于相同跟踪标识的历史人体框的质量分的情况下，提取该当前人体框内的人体特征作为该当前人体框对应的人体特征，并提取该当前人体框内的人脸特征作为该当前人体框对应的人脸特征。
[0019]在一个实施例中，还包括：
[0020]在任一当前人体框的质量分低于或等于相同跟踪标识的历史人体框的质量分的情况下，获取相同跟踪标识的历史人体框对应的人体特征作为该当前人体框对应的人体特征，并获取相同跟踪标识的历史人体框对应的人脸特征作为该当前人体框对应的人脸特征。
[0021]在一个实施例中，还包括：
[0022]在任一当前人体框的质量分高于相同跟踪标识的历史人体框的质量分的情况下，将相同跟踪标识的历史人体框的质量分更新为该当前人体框的质量分，并根据该当前人体框对应的人体特征更新相同跟踪标识的历史人体框对应的人体特征，以及根据该当前人体框对应的人脸特征更新相同跟踪标识的历史人体框对应的人脸特征。
[0023]在一个实施例中，所述根据每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征，以及数据库中每个身份标识对应的人体特征和人脸特征，确定每个当前人体框的身份标识，包括：
[0024]确定每个当前人体框与每个身份标识间的第一相似度和第二相似度，其中，所述第一相似度包括所述当前人体框对应的人体特征与所述身份标识对应的人体特征的相似度，所述第二相似度包括所述当前人体框对应的人脸特征与所述身份标识对应的人脸特征的相似度；
[0025]根据每个当前人体框与每个身份标识间的第一相似度和第二相似度，确定每个当前人体框与每个身份标识间的总相似度；
[0026]根据每个当前人体框与每个身份标识间的总相似度，确定每个当前人体框的身份标识。
[0027]在一个实施例中，所述根据每个当前人体框与每个身份标识间的总相似度，确定每个当前人体框的身份标识，包括：
[0028]将与所述当前人体框的总相似度最大的所述身份标识，确定为所述当前人体框对应的候选身份标识；
[0029]在任一当前人体框与对应的候选身份标识间的总相似度超过预设相似度阈值的情况下，将该当前人体框对应的候选身份标识确定为该当前人体框的身份标识。
[0030]在一个实施例中，还包括：
[0031]根据每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征，对应更新每个当前人体框的身份标识对应的人体特征和人脸特征。
[0032]在一个实施例中，还包括：
[0033]提取所述当前帧图像的时间戳信息，并根据所述时间戳信息对每个当前人体框进行时间标记。
[0034]根据本公开实施例的第二方面，提供一种行人检测装置，包括：
[0035]提取模块，用于提取当前帧图像中的至少一个当前人体框和至少一个当前人脸框；
[0036]跟踪模块，用于根据所述至少一个当前人体框，和至少一帧历史图像中的历史人体框的跟踪标识，确定每个当前人体框的跟踪标识；
[0037]特征模块，用于根据每个当前人体框及对应的当前人脸框，和至少一帧历史图像中相同跟踪标识的历史人体框及对应的历史人脸框，确定每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征；
[0038]检测模块，用于根据每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征，以及数据库中每个身份标识对应的人体特征和人脸特征，确定每个当前人体框的身份标识。
[0039]在一个实施例中，所述跟踪模块具体用于：
[0040]根据每个当前人体框在所述当前帧图像中的位置，和至少一帧历史图像中每个历史人体框在所述历史图像中的位置，确定每个当前人体框与每个历史人体框之间的交并比；
[0041]将交并比大于或等于预设阈值的当前人体框和历史人体框中的历史人体框的跟踪标识确定为当前人体框的跟踪标识。
[0042]在一个实施例中，所述跟踪模块具体用于：
[0043]提取并缓存每个当前人体框内的人体特征；
[0044]根据每个当前人体框内的人体特征，以及至少一帧历史图像中每个历史人体框内的人体特征，确定每个当前人体框的跟踪标识。
[0045]在一个实施例中，还包括质量模块，用于：
[0046]确定并缓存每个当前人体框的质量分；
[0047]所述特征模块具体用于：
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种行人检测方法，其特征在于，包括：提取当前帧图像中的至少一个当前人体框和至少一个当前人脸框；根据所述至少一个当前人体框，和至少一帧历史图像中的历史人体框的跟踪标识，确定每个当前人体框的跟踪标识；根据每个当前人体框及对应的当前人脸框，和至少一帧历史图像中相同跟踪标识的历史人体框及对应的历史人脸框，确定每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征；根据每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征，以及数据库中每个身份标识对应的人体特征和人脸特征，确定每个当前人体框的身份标识。2.根据权利要求1所述的行人检测方法，其特征在于，所述根据所述至少一个当前人体框，和至少一帧历史图像中的历史人体框的跟踪标识，确定每个当前人体框的跟踪标识，包括：根据每个当前人体框在所述当前帧图像中的位置，和至少一帧历史图像中每个历史人体框在所述历史图像中的位置，确定每个当前人体框与每个历史人体框之间的交并比；将交并比大于或等于预设阈值的当前人体框和历史人体框中的历史人体框的跟踪标识确定为当前人体框的跟踪标识。3.根据权利要求1所述的行人检测方法，其特征在于，所述根据所述至少一个当前人体框，和至少一帧历史图像中的历史人体框的跟踪标识，确定每个当前人体框的跟踪标识，包括：提取并缓存每个当前人体框内的人体特征；根据每个当前人体框内的人体特征，以及至少一帧历史图像中每个历史人体框内的人体特征，确定每个当前人体框的跟踪标识。4.根据权利要求1至3任一项所述的行人检测方法，其特征在于，还包括：确定并缓存每个当前人体框的质量分；所述根据每个当前人体框及对应的当前人脸框，和至少一帧历史图像中相同跟踪标识的历史人体框及对应的历史人脸框，确定每个当前人体框对应的人体特征和人脸特征，包括：在任一当前人体框的质量分高于相同跟踪标识的历史人体框的质量分的情况下，提取该当前人体框内的人体特征作为该当前人体框对应的人体特征，并提取该当前人体框内的人脸特征作为该当前人体框对应的人脸特征。5.根据权利要求4所述的行人检测方法，其特征在于，还包括：在任一当前人体框的质量分低于或等于相同跟踪标识的历史人体框的质量分的情况下，获取相同跟踪标识的历史人体框对应的人体特征作为该当前人体框对应的人体特征，并获取相同跟踪标识的历史人体框对应的人脸特征作为该当前人体框对应的人脸特征。6.根据权利要求4所述的行人检测方法，其特征在于，还包括：在任一当前人体框的质量分高于相同跟踪标识的历史人体框的质量分的情况下，将相同跟踪标识的历史人体框的质量分更新为该当前人体框的质量分，并根据该当前人体框对应的人体特征更新相同跟踪标识的历史人体框对应的人体特征，以及根据该当...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓又铭，周杨，刘元培，李展鹏，刘文韬，钱晨，
申请(专利权)人：深圳市慧鲤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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