申请/专利权人：平安银行股份有限公司

申请日：2021-09-29

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN113887384B

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V20/52;G06V10/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2022.01.04#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于多轨迹融合的行人轨迹分析方法，包括：构建预设空间的三维模型，对该预设空间中不同方位的摄像头抓拍到的监控录像进行分析，以获取不同摄像头监控录像中目标的位置信息、人脸特征及人体特征，进而根据位置信息、人脸特征及人体特征判断不同摄像头中的运动轨迹是否属于同一个目标。此外，本发明还涉及区块链技术，监控画面可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于多轨迹融合的行人轨迹分析装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高进行行人轨迹识别的精确度。

主权项：1.一种基于多轨迹融合的行人轨迹分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设空间中不同位置的摄像头的监控画面，根据所述监控画面建立所述预设空间的三维模型；获取所述预设空间中第一位置的摄像头的第一监控录像，识别出所述第一监控录像内每一帧图像中第一目标的位置信息；将所述每一帧图像中第一目标的位置信息映射至所述三维模型中，得到所述第一目标的第一运动轨迹；从所述每一帧图像中提取出所述第一目标的第一人体特征与第一人脸特征；获取所述预设空间中第二位置的摄像头的第二监控录像，根据所述第二监控录像生成第二目标的第二运动轨迹、第二人体特征与第二人脸特征；根据所述第一运动轨迹、所述第二运动轨迹、所述第一人体特征、所述第二人体特征、所述第一人脸特征与所述第二人脸特征计算所述第一目标与所述第二目标的重合度，并根据所述重合度确认所述第一运动轨迹与所述第二运动轨迹是否属于同一个人的运动轨迹；其中，所述从所述每一帧图像中提取出所述第一目标的第一人体特征与第一人脸特征，包括：按照位置信息对所述第一监控录像中每一帧图像进行裁剪，得到每一帧图像对应的人体图像区域；逐个选取所述第一监控录像中一帧图像对应的人体图像区域为目标区域，根据所述目标区域中的像素梯度生成所述目标区域的全局特征，并将所述全局特征作为所述第一人体特征；利用预设激活函数计算所述人体图像区域中每个像素点为人脸像素的概率值，并确定所述概率值大于预设阈值的像素点所在的区域为人脸区域；利用预设的滑动窗口对所述人脸区域进行逐一框选，得到像素窗口；根据每一个所述像素窗口中的像素值生成所述目标区域的局部特征，并将所述局部特征作为所述第一人脸特征；所述根据所述目标区域中的像素梯度生成所述目标区域的全局特征，包括：统计所述目标区域中每个像素点的像素值；将所述像素值中最大像素值与最小像素值作为预设的映射函数的输入，并利用所述映射函数将所述目标区域中每个像素点的像素值映射至预设范围内；计算映射后的所述目标区域中每一行像素的像素梯度，将每一行像素的像素梯度转换为行向量，将所述行向量拼接为所述目标区域的全局特征；所述根据每一个所述像素窗口中的像素值生成所述目标区域的局部特征，包括：从所述像素窗口中逐个选取其中一个像素点为目标像素点；判断所述目标像素点的像素值在所述像素窗口内是否为极值；当所述目标像素点的像素值在所述像素窗口内不是极值时，返回从所述像素窗口中逐个选取其中一个像素点为目标像素点的步骤；当所述目标像素点的像素值在所述像素窗口内是极值时，则确定所述目标像素点为关键点；将所有像素窗口内的所有关键点的像素值进行向量化，并将得到的向量汇集为所述目标区域的局部特征。

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权利要求：

百度查询： 平安银行股份有限公司 基于多轨迹融合的行人轨迹分析方法、装置、设备及介质

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