【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种监控对象的识别方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、在摄像设备(摄像头)遍布的场所内，通过监控视频识别监控对象，是安全性保证的重要途径，但是，由于摄像头一般清晰度较低且角度较高，通常很难利用细节信息来完成监控对象的精确寻找。例如，对于监控对象是行人的园区，通常很难利用人脸信息来完成行人的精确识别，因此，现有技术通常基于包括监控对象的图像与其他图像的距离，来识别其他图像是否是监控对象的监控图像，也即识别结果。
2、但是目前的距离计算方法仅仅以图像特征为依据，其准确度较低。
技术实现思路
1、本申请提供了一种监控对象的识别方法、装置、设备及可读存储介质，如下：
2、一种监控对象的识别方法，包括
3、获取待识别图像的多张匹配图像，作为待识别匹配图像，所述待识别图像为从目标监控设备在目标时间段内采集的监控视频中截取得到的包括监控对象的监控图像，所述多张匹配图像为从其他监控设备在所述目标时间段内采集的监控视频中截取得到的多张监控图像；
4、获取所述待识别图像的采集信息和所述待识别匹配图像的采集信息，所述采集信息包括监控设备的编号和帧数；所述帧数指的是图像在监控视频中的视频帧序位；
5、获取所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时间差信息和对应的摄像设备对；所述时间差信息为所述待识别匹配图像的帧数与所述待识别图像的帧数的差值；所述摄像设备对包括第一编号和第二编号，所述第一编号为所述待识别图像和所
6、获取所述待识别图像和所述待识别匹配图像的摄像设备对的特征相似度；
7、基于所述待识别图像和所述待识别匹配图像的摄像设备对的特征相似度、所述待识别图像和所述待识别匹配图像的相似度、以及所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时间差信息，计算得到所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时空转移概率；
8、基于所述待识别图像与各个所述待识别匹配图像的原始距离以及时空转移概率，计算得到所述待识别图像与各个所述待识别匹配图像的最终距离；
9、基于所述最终距离，确定所述监控对象的识别图像。
10、可选地，获取所述待识别图像和所述待识别匹配图像的摄像设备对的特征相似度，包括：
11、获取测试集合和目标集合，其中，所述目标集合包括多张从所述目标监控设备在所述目标时间段内采集的监控视频中截取得到的目标图像，所述测试集合包括多张从所述其他监控设备在所述目标时间段内采集的监控视频中截取得到的测试图像；
12、对于每一所述目标图像，获取所述目标图像的多张匹配图像，作为目标匹配图像；获取所述目标图像的采集信息和所述目标匹配图像的采集信息，获取所述目标图像和各个所述目标匹配图像的时间差信息和对应的摄像设备对；
13、计算各个目标图像对中的目标图像和目标匹配图像的相似度，得到各个所述目标图像对的相似度，所述目标图像对满足：摄像设备对为目标摄像设备对，所述目标图像对包括目标图像和目标匹配图像，所述目标摄像设备对为所述待识别图像和所述待识别匹配图像的摄像设备对；
14、将所有所述目标图像对的相似度的和作为所述目标摄像设备对的特征相似度。
15、可选地，获取所述目标图像的多张匹配图像，所述目标图像包括待识别图像，包括：
16、分别获取所述目标图像与测试集合中的各个测试图像的原始距离，所述原始距离包括欧氏距离或马氏距离；
17、基于原始距离对所述测试集合中的各个测试图像进行排序，得到目标图像的原始图像序列，所述原始图像序列包括按照原始距离由小到大的顺序排序的测试图像；
18、从所述原始图像序列中，获取排序前k的测试图像作为所述目标图像的匹配图像。
19、可选地，基于所述待识别图像和所述待识别匹配图像的摄像设备对的特征相似度、所述待识别图像和所述待识别匹配图像的相似度、以及所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时间差信息，计算得到所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时空转移概率，包括：
20、获取所述目标摄像设备对的时间差信息集合，作为目标时间差信息集合，所述目标时间差信息集合包括与所述目标摄像设备对对应的时间差信息；
21、将所述目标时间差信息集合中的时间差信息从小到大排序得到目标时间差序列；
22、获取最大时间值在所述目标时间差序列中的索引值和最小时间值在所述目标时间差序列中的索引值的差值，作为扩展数值；
23、其中，最大时间值为预设扩展参数和目标时间差信息的和，最小时间值为所述目标时间差信息减去预设扩展参数的差值；
24、计算所述待识别图像和所述待识别匹配图像的相似度与所述扩展数值的乘积，并所述乘积与所述目标摄像设备对的特征相似度的比值作为所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时空转移概率。
25、可选地，基于所述待识别图像与各个所述待识别匹配图像的原始距离以及时空转移概率，计算得到所述待识别图像与各个所述待识别匹配图像的最终距离，包括：
26、将所述待识别图像和所述待识别匹配图像的原始距离、和所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时空转移概率的比值作为所述待识别图像和匹配图像的最终距离。
27、可选地，基于所述待识别图像与各个所述待识别匹配图像的原始距离以及时空转移概率，计算得到所述待识别图像与各个所述待识别匹配图像的最终距离，包括：
28、判断所述待识别图像和所述待识别匹配图像是否满足预设的第一转移条件；所述第一转移条件包括原始距离大于预设的距离阈值；
29、若满足所述第一转移条件，则将所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时空转移概率更新为1；
30、若不满足所述第一转移条件，判断所述待识别图像和所述待识别匹配图像是否满足预设的第二转移条件，若满足所述第二转移条件，将所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时空转移概率更新为概率阈值；所述第二转移条件包括时空转移概率小于所述概率阈值；
31、将所述待识别图像和所述待识别匹配图像的原始距离、和时空转移概率的比值作为所述待识别图像和匹配图像的最终距离。
32、可选地，基于所述最终距离，确定所述监控对象的识别图像，包括：
33、基于所述待识别图像和各个所述待识别匹配图像的最终距离，将各个所述待识别匹配图像进行排序得到所述待识别图像的识别结果图像序列；
34、将满足预设的识别条件的所述待识别匹配图像作为所述监控对象的识别图像，所述识别条件包括在所述识别结果图像序列中排序前r，r为预设数值，和/或与所述待识别匹配图像的最终距离小于预设的识别距离阈值。
35、一种监控对象的识别装置，包括：
36、图像匹配单元，用于获取待识别图像的多张匹配本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种监控对象的识别方法，其特征在于，包括
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待识别图像和所述待识别匹配图像的摄像设备对的特征相似度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标图像的多张匹配图像，所述目标图像包括待识别图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别图像和所述待识别匹配图像的摄像设备对的特征相似度、所述待识别图像和所述待识别匹配图像的相似度、以及所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时间差信息，计算得到所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时空转移概率，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别图像与各个所述待识别匹配图像的原始距离以及时空转移概率，计算得到所述待识别图像与各个所述待识别匹配图像的最终距离，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别图像与各个所述待识别匹配图像的原始距离以及时空转移概率，计算得到所述待识别图像与各个所述待识别匹配图像的最终距离，包括：
7.根据
8.一种监控对象的识别装置，其特征在于，包括：
9.一种监控对象的识别设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1～7中任一项所述的监控对象的识别方法的各个步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种监控对象的识别方法，其特征在于，包括
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待识别图像和所述待识别匹配图像的摄像设备对的特征相似度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标图像的多张匹配图像，所述目标图像包括待识别图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别图像和所述待识别匹配图像的摄像设备对的特征相似度、所述待识别图像和所述待识别匹配图像的相似度、以及所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时间差信息，计算得到所述待识别图像和所述待识别匹配图像的时空转移概率，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别图像与各个所述待识别匹配图像的原始距...
【专利技术属性】
技术研发人员：李重义，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。