【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器视觉，尤其涉及基于机器视觉的同行人确定方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着机器视觉技术的快速发展，智能监控、自动驾驶以及人机交互等技术逐渐被应用。然而，在智能监控、自动驾驶以及人机交互等多个应用场景中，准确地识别出图像或视频中的同行人是至关重要的。
2、现有的行人检测方法通常只能识别单个行人，而对于同行人的识别则缺乏有效手段。因此，如何准确地识别出视频序列中的同行人，提高同行人的识别效率及准确率，是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于机器视觉的同行人确定方法、装置、设备及介质，可以解决视频序列中的同行人识别效率及准确率较低的问题。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种基于机器视觉的同行人确定方法，包括：
3、基于第一目标检测模型及预设目标跟踪算法对目标视频的当前图像帧进行跟踪处理，确定目标视频对应的待测同行人；其中，所述第一目标检测模型为通过单目标数据集训练所得的目标检测模型；待测同行人至少包含两个
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的同行人确定方法，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，所述基于第一目标检测模型及预设目标跟踪算法对目标视频的当前图像帧进行跟踪处理，确定目标视频对应的待测同行人，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于同一当前图像帧中目标行人间的运动轨迹差，确定目标视频对应的待测同行人，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各基础同行人间的深度信息差确定目标视频对应的目标同行人，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于深度估计模型获取...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的同行人确定方法，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，所述基于第一目标检测模型及预设目标跟踪算法对目标视频的当前图像帧进行跟踪处理，确定目标视频对应的待测同行人，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于同一当前图像帧中目标行人间的运动轨迹差，确定目标视频对应的待测同行人，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各基础同行人间的深度信息差确定目标视频对应的目标同行人，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于深度估计模型获取所述基础同行人的深度信息，并基于各基础同行人间的深度信息差确定目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁飒，赵武阳，陈瀚，高世奇，
申请(专利权)人：北京升哲科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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