System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种同行人判断方法、电子设备及计算机存储介质技术_技高网

一种同行人判断方法、电子设备及计算机存储介质技术

技术编号:41142263 阅读:5 留言:0更新日期:2024-04-30 18:11
本申请提出一种同行人判断方法、电子设备及计算机存储介质,包括:根据待检测图像获取同行人候选对图像,其中,所述同行人候选对图像包括至少两个目标对象;提取所述同行人候选对图像中的关键点特征;将所述同行人候选对图像输入到第一目标识别网络中,获取同行位置特征;将所述关键点特征输入所述第一目标识别网络中,获取同行关系特征;基于所述同行位置特征和所述同行关系特征的融合特征预测所述同行人候选对图像中所述两个目标对象的同行关系。通过上述方式,通过识别关键点特征,识别不同人具有搭肩膀、挽手、并肩等特征的同行关系,解决基于时空轨迹碰撞进行同行人判别准确率低,容易遗漏关系人的问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像检测,特别是涉及一种同行人判断方法、电子设备及计算机存储介质


技术介绍

1、在图像检测
,对于同一个人的图像检测,需要将图像中的目标对象进行目标识别。对于不同人的图像检测,需要识别图像中不同人之间是否存在关联关系。

2、现有技术中只通过轨迹数据分析图像中人与人之间的关联关系,准确率难保证,容易遗漏关系人,也容易错误判断关系对象。


技术实现思路

1、本申请提供了一种同行人判断方法、电子设备及计算机存储介质。

2、为解决上述技术问题,本申请提供了一种同行人判断方法,包括:根据待检测图像获取同行人候选对图像,其中,所述同行人候选对图像包括至少两个目标对象;提取所述同行人候选对图像中的关键点特征;将所述同行人候选对图像输入到第一目标识别网络中,获取同行位置特征;将所述关键点特征输入所述第一目标识别网络中,获取同行关系特征;基于所述同行位置特征和所述同行关系特征的融合特征预测所述同行人候选对图像中所述两个目标对象的同行关系。

3、其中,所述根据待检测图像获取同行人候选对图像,包括:获取所述待检测图像中的人体检测框;基于人体中心点距离小于第一预设阈值的两个人体检测框建立同行人候选对;按照所述同行人候选对的人体检测框获取所述同行人候选对图像。

4、其中,所述按照所述同行人候选对的人体检测框获取所述同行人候选对图像,包括:按照所述同行人候选对的人体检测框获取最小外接矩形区域;按照所述最小外接矩形区域对所述待检测图像进行裁剪,获得所述同行人候选对图像。

5、其中,所述基于人体中心点距离小于第一预设阈值的两个人体检测框建立同行人候选对之后,所述同行人判断方法还包括:获取所述同行人候选对中两个目标对象的时空轨迹;基于所述两个目标对象的时空轨迹计算时空相似度;在所述时空相似度大于第二预设阈值时,保留所述同行人候选对;在所述时空相似度小于等于所述第二预设阈值时,删除所述同行人候选对。

6、其中,所述同行人判断方法还包括:对所述同行人候选对图像进行目标分割,获取分割掩码特征;所述将所述关键点特征输入所述第一目标识别网络中,获取同行关系特征,包括:将所述关键点特征和所述分割掩码特征输入所述第一目标识别网络中,获取所述同行关系特征。

7、其中,所述同行人判断方法还包括:根据所述待检测图像获取人脸人体候选对图像;将所述人脸人体候选对图像输入到第二目标识别网络中,获取人脸人体特征;基于所述人脸人体特征预测人脸人体关联关系;所述基于所述同行位置特征和所述同行关系特征的融合特征预测所述同行人候选对图像中所述两个目标对象的同行关系之后,所述同行人判断方法还包括:基于所述两个目标对象的同行关系以及每一目标对象的人脸人体关联关系,确定同行人信息。

8、其中,所述人脸人体特征包括:区域特征、人体区域特征,和/或人脸人体空间特征。

9、其中,所述根据所述待检测图像获取人脸人体候选对图像,包括:获取所述待检测图像中的人体检测框和人脸检测框;基于交集面积为所述人脸检测框的面积的人体检测框和所述人脸检测框建立人脸人体候选对;按照所述人脸人体候选对的人体检测框和人脸检测框获取所述人脸人体候选对图像。

10、为解决上述技术问题,本申请提出一种电子设备,所述电子设备,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有程序数据,所述处理器用于执行所述程序数据以实现上述所述的同行人判断方法。

11、为解决上述技术问题,本申请提出一种计算机存储介质,所述计算机存储介质用于存储程序数据,所述程序数据在被处理器执行时,用以实现上述所述的同行人判断方法。

12、本申请的有益效果是:电子设备根据待检测图像获取同行人候选对图像,其中,所述同行人候选对图像包括至少两个目标对象;提取所述同行人候选对图像中的关键点特征;将所述同行人候选对图像输入到第一目标识别网络中,获取同行位置特征;将所述关键点特征输入所述第一目标识别网络中,获取同行关系特征;基于所述同行位置特征和所述同行关系特征的融合特征预测所述同行人候选对图像中所述两个目标对象的同行关系。通过上述方式,通过识别关键点特征,识别不同人具有搭肩膀、挽手、并肩等特征的同行关系,解决现有技术中容易遗漏关系人的问题,提升同行人判别准确率。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种同行人判断方法,其特征在于,所述同行人判断方法包括:

2.根据权利要求1所述的同行人判断方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的同行人判断方法,其特征在于,

4.根据权利要求2或3所述的同行人判断方法,其特征在于,

5.根据权利要求1所述的同行人判断方法,其特征在于,

6.根据权利要求1所述的同行人判断方法,其特征在于,

7.根据权利要求6所述的同行人判断方法,其特征在于,

8.根据权利要求6或7所述的同行人判断方法,其特征在于,

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有程序数据,所述处理器用于执行所述程序数据以实现如权利要求1-8任一项所述的同行人判断方法。

10.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质用于存储程序数据,所述程序数据在被处理器执行时,用以实现如权利要求1-8任一项所述的同行人判断方法。

【技术特征摘要】

1.一种同行人判断方法,其特征在于,所述同行人判断方法包括:

2.根据权利要求1所述的同行人判断方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的同行人判断方法,其特征在于,

4.根据权利要求2或3所述的同行人判断方法,其特征在于,

5.根据权利要求1所述的同行人判断方法,其特征在于,

6.根据权利要求1所述的同行人判断方法,其特征在于,

7.根据权利要求6所述的同行人判断方...

【专利技术属性】
技术研发人员:唐邦杰潘华东金恒
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:

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