CN114219828B 一种基于视频的目标关联方法、装置和可读存储介质 （浙江大华技术股份有限公司）

A,2020.01.17A,2017.06.13A,2019.10.15A,2019.03.26本申请公开了一种基于视频的目标关联方目标的第二目标检测信息和第一目标检测信息2对所述当前帧图像中的待追踪目标进行目标检测，得到所述待追踪目基于所述当前帧图像中所述待追踪目标的位置信息，确定历史基于各个待匹配目标的第二目标检测信息和所述第一目标检测信其中，所述第一目标检测信息包括所述待追踪目标的类基于所述待匹配目标的类别信息与所述待追踪目标的类别信息，对所基于所述待匹配目标的目标检测框与所述待追踪目标的目从所述待追踪目标的所有关键点中选取出第一参照关键点，从所述待匹对所述类别相似度、所述空间相似度以及所述姿态相似度进行加权求3计算所述待追踪目标的特征向量与所述待匹配目标的特征向计算所述待追踪目标的目标检测框与所述待基于位置检测模型，分别对将所述待追踪目标的关键点信息与所基于姿态比对模型，对所述待追踪目标的关键点位置信息与所采用分类模型对所述目标检测框进行处理，得到所述待匹配目采用关键点检测模型对所述目标检测框进行处理，得到所述待在所述当前帧图像不是关键帧图像时，基于所述待追踪目4基于所述关键点位置信息，获取所有所述关键点中纵坐标值最基于所述关键点位置信息，获取所有所述关键点中横坐标值最获取所述纵坐标值最小的关键点、所述纵坐标值最大的关键56理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第元。[0018]请参阅图1，图1是本申请提供的基于视频的目标关联方法一实施例的流程示意7[0022]待追踪目标可为人体对象，即从监控视频中获取的当前帧图像进可包含人体对标检测模型可为YOLOX模型或者CentNet置信息来确定，可以但不局限于以当前帧图像中的待追踪目标的当前位置为圆心的圆形/[0027]步骤14：基于各个待匹配目标的第二目标检测信息和第一目标检测信息的相似[0028]可对各个待匹配目标的第二目标检测信息和第一目标检8[0035]可对监控视频中设置关键帧图像，选取监控视频的部分与当前帧图像中的所有待追踪目标对应的目标检测框，该目标检测模型可为YOLOX模型或9位置最近的待匹配目标，然后将该待匹配目标的目标检测框扩大预设倍数(比如1.2～2[0050]根据每个关键点的位置坐标找到纵坐标最小的关键点和别信息以及待追踪目标的关键点信息，将待追踪目标与每个待匹配目标进行相似度比对，[0056]在采用分类模型以及关键点检测模型分别得到待匹配目标以及待追踪目标的类别信息以及待追踪目标的关键点信息，将待追踪目标与每个待匹配目标进行相似度比对，可包括偏差值以及对应的类别相似度，将计算得到的偏差值与预设偏差评分表进行匹配，[0062]可通过计算待追踪目标的目标检测框与待匹配目标的目标检测框之间的交并比[0066]1)基于姿态比对模型对待追踪目标的关键点位置信息与待匹配目标的关键点位照关键点与第二参照关键点，即将待追踪目标以及待匹配目标的位于头部的关键点对齐，[0074]步骤28：判断所有待匹配目标中是否存在相似度大于预设评分阈值的待匹配目体地，跟踪结果可包括历史帧图像的第二目标检测信息与当前帧图像的第一目标检测信[0079]本实施例基于当前帧图像是否为关键帧图像，选择相应的获取目标检测框的方[0082]计算机可读存储介质60可以是服务端、U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目