【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及人工智能，尤其涉及一种人体聚类方法、装置及设备。
技术介绍
1、企业可以获取摄像设备采集的多个人体图像，并对多个人体图像进行聚类处理，以确定相同人体对应的至少一个图像。
2、在相关技术中，可以通过如下方式进行人体聚类处理：获取多个人体图像，通过聚类算法对多个人体图像进行聚类处理，得到聚类结果。聚类结果中包括多个分类，每个分类包括至少一张人体图像，每个分类中各人体图像之间的相似度大于或等于预设相似度。在上述过程中，聚类算法根据图像的人体特征对多个人体图像进行聚类处理，人体特征无法全面反映人体信息，导致人体聚类的准确性较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种人体聚类方法、装置及设备，用以解决人体聚类的准确性较低的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种人体聚类方法，包括：
3、获取多个人体图像、以及每个人体图像的拍摄信息，所述拍摄信息中包括拍摄时刻和拍摄位置；
4、根据至少两种聚类方式对所述多个人体图像进行聚类处理，得到至少两个聚类结果；
5、根据所述多个人体图像、每个人体图像的拍摄信息、以及所述至少两个聚类结果，对所述多个人体图像进行聚类处理，得到至少一个聚类集合，所述聚类集合中包括至少一张人体图像，所述聚类集合中各人体图像对应的人体为相同人体的概率大于或等于预设阈值。
6、在一种可能的实施方式中，根据所述多个人体图像、每个人体图像的拍摄信息、以及所述至少两个聚类结果，对所述多个人体图像进
7、根据所述多个人体图像之间的相似度，在所述多个人体图像中确定多个图像对，所述图像对中包括两张人体图像；
8、针对任意一个图像对，根据所述图像对中的两张人体图像、所述图像对中各人体图像的拍摄信息、以及所述至少两个聚类结果，确定所述图像对的对比特征；
9、根据每个图像对的对比特征，对所述多个人体图像进行聚类处理，得到所述至少一个聚类集合。
10、在一种可能的实施方式中，根据所述图像对中的两张人体图像、所述图像对中各人体图像的拍摄信息、以及所述至少两个聚类结果，确定所述图像对的对比特征，包括：
11、获取所述图像对中两张人体图像之间的人体相似度；
12、根据所述图像对中两张人体图像的拍摄信息，确定所述图像对中两张人体图像之间的拍摄时间差和拍摄距离差；
13、确定所述图像对在每个聚类结果中的聚类指示信息，得到至少两个聚类指示信息，所述聚类指示信息用于指示所述图像对是否位于所述聚类结果的同一聚类集合中；
14、确定所述对比特征包括：所述人体相似度、所述拍摄时间差、所述拍摄距离差和所述至少两个聚类指示信息。
15、在一种可能的实施方式中，根据每个图像对的对比特征，对所述多个人体图像进行聚类处理，得到所述至少一个聚类集合，包括：
16、确定所述多个图像对的处理顺序；
17、通过预设模型对第i个图像对的对比特征和状态信息进行处理，得到所述第i个图像对的对比结果，所述对比结果用于指示所述第i个图像对中的两张人体图像是否为同一人体的图像，初始时，所述状态信息指示所述图像对中的两张人体图像不是同一人体的图像；
18、根据前i个图像对的对比结果，更新第i+1至n个图像对的状态信息，所述n为所述多个图像对的数量；
19、其中，所述i依次取1、2……、n，直至得到每个图像对的对比结果，并根据每个图像对的对比结果，对所述多个人体图像进行聚类处理，得到所述至少一个聚类集合。
20、在一种可能的实施方式中，根据前i个图像对的对比结果，更新第i+1至n个图像对的状态信息，包括：
21、若所述前i个图像对的对比结果指示第一人体图像与第二人体图像为同一人体的图像，以及第一人体图像与第三人体图像为同一人体的图像，则在所述第i+1至n个图像对中确定目标图像对，并将所述目标图像对的状态信息更新为指示所述目标图像对中的两张人体图像为同一人体的图像；
22、其中，所述目标图像对中包括所述第二人体图像和所述第三人体图像。
23、在一种可能的实施方式中，根据每个图像对的对比结果，对所述多个人体图像进行聚类处理，得到所述至少一个聚类集合，包括：
24、针对任意一个图像对，若所述图像对的对比结果指示所述图像对中的两个人体图像为同一人体的图像，则将所述图像对中的两张人体图像聚类到同一聚类集合，直至得到所述至少一个聚类集合。
25、在一种可能的实施方式中，根据所述多个人体图像之间的相似度，在所述多个人体图像中确定多个图像对，包括：
26、针对任意一个人体图像，获取所述人体图像与所述多个人体图像中其它人体图像之间的相似度，并根据所述人体图像与所述多个人体图像中其它人体图像之间的相似度，在所述多个人体图像中确定所述人体图像对应的至少一个相似图像；
27、根据所述人体图像、以及所述人体图像对应的至少一个相似图像，确定所述多个图像对，所述图像对中包括所述人体图像、以及所述人体图像对应的相似图像。
28、第二方面，本申请实施例提供一种人体聚类装置，所述装置包括：
29、获取模块，用于获取多个人体图像、以及每个人体图像的拍摄信息，所述拍摄信息中包括拍摄时刻和拍摄位置；
30、第一处理模块，用于根据至少两种聚类方式对所述多个人体图像进行聚类处理，得到至少两个聚类结果；
31、第二处理模块，用于根据所述多个人体图像、每个人体图像的拍摄信息、以及所述至少两个聚类结果，对所述多个人体图像进行聚类处理，得到至少一个聚类集合，所述聚类集合中包括至少一张人体图像，所述聚类集合中各人体图像对应的人体为相同人体的概率大于或等于预设阈值。
32、第三方面，本申请实施例提供一种人体聚类设备，包括：
33、至少一个处理器；以及
34、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
35、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面任一项所述的方法。
36、第四方面，本申请实施例提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面中任一项所述的方法。
37、第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法。
38、本申请实施例提供的人体聚类方法、装置及设备，获取多个人体图像、以及每个人体图像的拍摄信息，拍摄信息中包括拍摄时刻和拍摄位置。根据至少两种聚类方式对多个人体图像进行聚类处理，得到至少两个聚类结果。根据多个人体图像、每个人体图像的拍摄信息、以及至少两个聚类结果，对多个人体图像进行聚类处理，得到至少一个聚类集合，聚类本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人体聚类方法，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，根据所述多个人体图像、每个人体图像的拍摄信息、以及所述至少两个聚类结果，对所述多个人体图像进行聚类处理，得到至少一个聚类集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述图像对中的两张人体图像、所述图像对中各人体图像的拍摄信息、以及所述至少两个聚类结果，确定所述图像对的对比特征，包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据每个图像对的对比特征，对所述多个人体图像进行聚类处理，得到所述至少一个聚类集合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据前i个图像对的对比结果，更新第i+1至N个图像对的状态信息，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据每个图像对的对比结果，对所述多个人体图像进行聚类处理，得到所述至少一个聚类集合，包括：
7.一种人体聚类装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种人体聚类设备，其特征在于，包括：
9.一种存储有计算机指令的非瞬时计
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种人体聚类方法，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，根据所述多个人体图像、每个人体图像的拍摄信息、以及所述至少两个聚类结果，对所述多个人体图像进行聚类处理，得到至少一个聚类集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述图像对中的两张人体图像、所述图像对中各人体图像的拍摄信息、以及所述至少两个聚类结果，确定所述图像对的对比特征，包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据每个图像对的对比特征，对所述多个人体图像进行聚类处理，得到所述至少一个聚类集合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁钦，周涛涛，崔志强，
申请(专利权)人：杭州海康威视系统技术有限公司，
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。