基于图像聚类的同行人员识别方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于图像聚类的同行人员识别方法、装置、设备及介质，该方法包括对各车厢上下车视频中的图像帧进行人脸提取，得到人脸图像，对所有人脸图像进行聚类，得到聚类集合，对聚类集合中所有的人脸图像进行图像质量评价，得到质量评价因子，将质量评价因子大于阈值的人脸图像作为归档图像，对每个归档图像进行车厢号标记，根据归档图像的采集时间点和车厢号标记，确定聚类集合对应乘车人员的上下车信息，根据上下车信息之间的相似程度，确定目标人员的同行人员，通过聚类处理，使得图像信息有效汇总，避免图像重复比对，结合图像质量对人脸图像筛选，提高归档图像的可靠性，提高同行人员识别的效率和准确率。率和准确率。率和准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于图像聚类的同行人员识别方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于图像聚类的同行人员识别方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，公共交通由于其便捷性等特点，已逐渐成为了多数人出行的选择，为了保障乘客的安全，需要对公共交通进行监管，而监管任务中包括同行人员筛查任务，同行人员筛查任务旨在应用于传染病涉及人员筛查、犯罪协同人员调查等场景下。
[0003]但是，公共交通具有人流量大、线路复杂等特点，在实际应用时，乘车信息往往需要通过对摄像头采集的图像数据进行提取，显然，对同行人员识别需要处理大量的图像数据，导致同行人员识别的效率较低，而且，在不同图像中进行人员重识别时，会受到人员位姿、遮挡等因素的影响，导致同行人员识别的准确率较低，因此，如何提高同行人员识别的准确率和效率成为亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于图像聚类的同行人员识别方法、装置、设备及介质，以解决同行人员识别的准确率和效率较低的问题。/>[0005]第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像聚类的同行人员识别方法，其特征在于，所述同行人员识别方法包括：获取目标车辆在N个站点分别对应的停站时刻，根据每个站点的停站时刻和预设的采集时长，确定每个站点对应的采集时间段，获取每个站点在对应采集时间段内各个车厢的上下车视频，N为大于一的整数；对所有上下车视频包含的所有图像帧分别进行人脸提取，得到对应图像帧的人脸图像，根据人脸图像之间的相似度，对所有人脸图像进行聚类处理，得到至少一个聚类集合，所述聚类集合中包含至少一张人脸图像，一聚类集合对应一乘车人员；针对任一个聚类集合，对所述聚类集合中所有的人脸图像分别进行图像质量评价，得到对应人脸图像的质量评价因子，将质量评价因子大于设定阈值的人脸图像作为归档图像，根据归档图像所属的上下车视频对应车厢的车厢号，对每个归档图像进行标记，得到所述聚类集合中每个归档图像的车厢号标记；根据所述聚类集合中每个归档图像的采集时间点和车厢号标记，确定所述聚类集合对应乘车人员的上下车信息；获取所述目标车辆中的一目标人员对应的上下车信息，并基于所述目标人员对应的上下车信息分别与所述目标车辆中的其他乘车人员对应的上下车信息之间的相似程度，在所述目标车辆中的其他乘车人员中确定所述目标人员的同行人员。2.根据权利要求1所述的同行人员识别方法，其特征在于，所述根据每个站点的停站时刻和预设的采集时长，确定每个站点对应的采集时间段，获取每个站点在对应采集时间段内各个车厢的上下车视频，包括：针对任一个站点，将所述站点的停站时刻和所述采集时长相加，得到所述站点对应的采集时间段；采用所述站点在各个车厢部署的摄像头在所述站点对应的采集时间段内进行图像采集，得到所述站点内对应车厢的上下车视频；遍历所有站点，得到每个站点在对应采集时间段内各个车厢的上下车视频。3.根据权利要求1所述的同行人员识别方法，其特征在于，所述对所有上下车视频包含的所有图像帧分别进行人脸提取，得到对应图像帧的人脸图像，包括：将每张图像帧分别输入训练好的人脸检测模型中进行人脸区域检测，输出对应人脸区域的包围框；针对任一包围框，采用所述包围框从其所属的图像帧中进行提取，得到所述包围框的人脸图像，遍历所有包围框，得到所有人脸图像。4.根据权利要求1所述的同行人员识别方法，其特征在于，在所述得到对应图像帧的人脸图像之后，还包括：将每张图像帧分别输入训练好的人体检测模型中进行人体区域提取，得到对应初始图像的人体图像；针对任一图像帧，若所述图像帧中任一人体图像和任一人脸图像之间的交并比大于预设交并比阈值，则确定所述图像帧中的所述人体图像和所述人脸图像之间存在关联关系；相应地，所述根据人脸图像之间的相似度，对所有人脸图像进行聚类处理，得到至少一个聚类集合，包括：根据人脸图像之间的相似度和与人脸图像存在关联关系的人体图像之间的相似度，对
所有人脸图像进行聚类处理，得到至少一个聚类集合。5.根据权利要求1所述的同行人员识别方法，其特征在于，所述对所述聚类集合中所有的人脸图像分别进行图像质量评价，得到对应人脸图像的质量评价因子，将质量评价因子大于设定阈值的人脸图像作为归档图像，包括：对所述聚类集合中所有的人脸图像分别进行图像质量评价，得到对应人脸图像的质量评价因子；计算所有质量评价因子的均值，将所述均值和预设系数相乘，确定相乘结果为所述设定阈值；将质量评价因子大于所述设定阈值的人脸图像作为所述归档图像。6.根据权利要求1至5任一项所述的同行人员识别方法，其特征在于，所述根据所述聚类集合中每个归档图像的采集时间点和车厢号标记，确定所述聚类集合对应乘车人员的上下车信息包括：按照采集时间点的时间先后顺序，将所述聚类集...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹义，邹博，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：