基于遗忘神经网络算法的摄像头时距拓扑网构建方法技术

本发明专利技术公开了基于遗忘神经网络算法的摄像头时距拓扑网构建方法，包括以下具体步骤：S1：将每个摄像头标记为摄像头拓扑网中的点；S2：根据摄像头记录的行人行动轨迹，绘制摄像头拓扑网中的有向边；S3：服务器通过分析判断摄像头采集的行人是否第一次出现，完善更新摄像头拓扑网中有向边的权重，完成拓扑网的构建。本方明可以在时间层面上提供各个摄像头之间的相对距离，用于辅助人员唯一化标识，极大程度提升人脸识别的准确率，并且为人员通道设计、逃生通道设计提供了重要的技术基础。逃生通道设计提供了重要的技术基础。逃生通道设计提供了重要的技术基础。

【技术实现步骤摘要】
基于遗忘神经网络算法的摄像头时距拓扑网构建方法


[0001]本专利技术涉及摄像头间时间距离分析算法
，尤其涉及基于遗忘神经网络算法的摄像头时距拓扑网构建方法。

技术介绍

[0002]现实中网络摄像头部署后只知道彼此之间的IP地址以及使用者传给其的地理位置信息，对于其真实的有效距离信息并不能有效获取，无法自行判断在现实中不同摄像头个体的相对位置。对于如人员通道设计、消防逃生通道设计、安防排查等造成了较大难度。并且因为缺乏有效的时间距离关系，在人脸识别的过程当中，很难去根据人出现的时空关系进行排查从而实现准确的身份识别。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供基于遗忘神经网络算法的摄像头时距拓扑网构建方法。
[0004]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：
[0005]基于遗忘神经网络算法的摄像头时距拓扑网构建方法，包括以下具体步骤：
[0006]S1：将每个摄像头标记为摄像头拓扑网中的点；
[0007]S2：根据摄像头记录的行人行动轨迹，绘制摄像头拓扑网本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于遗忘神经网络算法的摄像头时距拓扑网构建方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1：将每个摄像头标记为摄像头拓扑网中的点；S2：根据摄像头记录的行人行动轨迹，绘制摄像头拓扑网中的有向边；S3：服务器通过分析判断摄像头采集的行人是否第一次出现，完善更新摄像头拓扑网中有向边的权重，完成拓扑网的构建。2.根据权利要求1所述的基于遗忘神经网络算法的摄像头时距拓扑网构建方法，其特征在于，所述S2具体为：根据各个行人经过摄像头的时间顺序，将行人经过的摄像头依次连接，形成多条具有向量特征的边。3.根据权利要求1所述的基于遗忘神经网络算法的摄像头时距拓扑网构建方法，其特征在于，所述S3中的权重包括时距权重T和记忆权重M，时距权重表示两个点之间的时距，记忆权重表示时距的可靠程度。4.据权利要求1所述的基于遗忘神经网络算法的摄像头时距拓扑网构建方法，其特征在于，所述S3具体为：S301：通过行人识别技术和人脸识别技术提取人体特征，确定经过摄像头的行人身份；S302：根据特征值记录行人身份到数据库，并记载每个行人最后一次出现摄像头的位置last position，记作LP；S303：服务器在数据库中查找行人P最后一次出现摄像头的位置LP
P
，判断行人P是否为第一次出现；S304：若行人P为第一次出现，将LP
P
记录回传至数据库；若行人P不是第一次出现，则通过上一次出现点与本次出现点之间的拍摄时间差，即可能时距，更新摄像头拓扑网有向边的权重。5.根据权利要求4所述的基于遗忘神...

【专利技术属性】
技术研发人员：李国良，白一川，谢宇涛，郭丰瑞，江熠，刘子祯，陈松林，于鑫慧，杨诗宇，宋乐，
申请(专利权)人：天津大学四川创新研究院，
类型：发明
国别省市：