目标部位关联方法、装置、终端及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种目标部位关联方法、装置、终端及计算机可读存储介质，目标部位关联方法包括：对视频帧进行多目标检测，得到多个检测部位数据集；各检测部位数据集包括视频帧中具有相同检测类别的部位信息；响应于一检测部位数据集对应的检测类别为第一类别，另一检测部位数据集对应的检测类别为第二类别，则基于第一类别对应的各部位信息与第二类别对应的各部位信息组建候选关联对；通过孪生网络模型对候选关联对进行识别，确定候选关联对对应的部位信息之间是否进行关联。本申请通过孪生网络模型检测第一类别的部位信息和第二类别的部位信息是否属于同一目标对象，进而实现对不同检测类别的部位信息之间的关联，大大提高了关联的准确性。联的准确性。联的准确性。

【技术实现步骤摘要】
目标部位关联方法、装置、终端及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像识别
，特别是涉及一种目标部位关联方法、装置、终端及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]安防监控中，目标检测技术作为基本模块，被应用在各种智能技术中，随着业务需求和场景的多样性，多人场景无处不在，如街道、地铁站、火车站、商场等，业务需求不在局限于人体框，多人多部件对于跟踪、人体聚档等模块来说难度非常大，当前可操作性和准确性都不好。

技术实现思路

[0003]本专利技术主要解决的技术问题是提供一种目标部位关联方法、装置、终端及计算机可读存储介质，解决现有技术中关联准确率比较低的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第一个技术方案是：提供一种目标部位关联方法，目标部位关联方法包括：
[0005]对视频帧进行多目标检测，得到多个检测部位数据集；各检测部位数据集包括视频帧中具有相同检测类别的部位信息；
[0006]响应于一检测部位数据集对应的检测类别为第一类别，另一检测部位数据集对应的检测类别为第二类别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标部位关联方法，其特征在于，所述目标部位关联方法包括：对视频帧进行多目标检测，得到多个检测部位数据集；各所述检测部位数据集包括所述视频帧中具有相同检测类别的部位信息；响应于一所述检测部位数据集对应的所述检测类别为第一类别，另一所述检测部位数据集对应的所述检测类别为第二类别，则基于所述第一类别对应的各所述部位信息与所述第二类别对应的各所述部位信息组建候选关联对；其中，所述第二类别为所述第一类别的子类别；通过孪生网络模型对所述候选关联对进行识别，确定所述候选关联对对应的所述部位信息之间是否进行关联。2.根据权利要求1所述的目标部位关联方法，其特征在于，所述对视频帧进行多目标检测，得到多个检测部位数据集，包括：通过多任务目标检测模型对所述视频帧进行部位检测，得到所述视频帧中包含的所述部位信息以及所述部位信息对应的所述检测类别；根据所述检测类别对所述部位信息进行聚类，得到各所述检测类别对应的所述检测部位数据集。3.根据权利要求1所述的目标部位关联方法，其特征在于，所述部位信息包括部位检测框；所述目标部位关联方法还包括：响应于得到所述第一类别或所述第二类别对应的所述检测部位数据集，则基于所述第二类别或所述第一类别对应的各所述部位检测框与所述检测类别为第三类别对应的各所述部位检测框之间的重叠率和位置关系，确定所述第三类别对应的所述部位检测框是否与所述第二类别或所述第一类别对应的所述部位检测框进行关联；所述第三类别为所述第二类别的子类别，或所述第二类别为所述第三类别的子类别。4.根据权利要求1所述的目标部位关联方法，其特征在于，所述孪生网络模型的训练方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多个样本图像组；所述样本图像组由第一部位样本图像和第二部位样本图像组成，且所述第一部位样本图像是所述第二部位样本图像的子图像，各所述样本图像组具有标签信息；将各所述样本图像组输入到所述孪生网络模型中，得到所述样本图像组对应的预测信息；基于所述样本图像组对应的所述标签信息和所述预测信息之间的误差值对所述孪生网络模型进行训练。5.根据权利要求1所述的目标部位关联方法，其特征在于，所述部位信息包括部位检测框；所述通过孪生网络模型对所述候选关联对进行识别，确定所述候选关联对对应的所述部位信息之间是否进行关联之后，还包括：基于所述检测类别为第三类别对应的各所述部位检测框与所述第二类别对应的各所述部位检测框之间的重叠率和位置关系，确定所述第三类别对应的所述部位检测框是否与所述第二类...

【专利技术属性】
技术研发人员：巩海军，于润润，孙鹤，潘华东，
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：