CN119516619A 一种基于视频数据的行人检索方法、装置、介质及设备 （每日互动股份有限公司）

一种基于视频数据的行人检索方法、装置、到第一初始行人分割图与目标行人的第一关联类来表征同一行人在不同第一初始采集视频之合第一相似度和第一视频采集设备的数量得到2根据所述第一预测轨迹集合，获取到每个第一预测轨迹点对应的第一视频采集设备，获取到每个第一初始采集视频对应的若干个第一初始行人分割采集视频对应的所有第一初始行人分割图进行聚类，获取到K1个第一初始行人分割图集是指大于0的整数；根据每个第一初始行人分割图和所述目标行人对应的预设图像，行人分割图集合和所述预设图像之间的第一根据所述第一相似度和每个第一初始行人分割图集合对应的第一视频采集设备的数根据所述第一关联程度，从K1个第一初始行人分割图集合中筛选出第一目标行人分割将所述第一目标行人分割图集合对应的第一初始采集视频确定为检索所述目标行人轨迹集合包括所述轨迹点采集设备采集的所述目标行人的N个第一实际轨迹点，以及每个将所述第一轨迹集合输入至所述训练好的轨迹预测模型中，获取到根据所述M1个第一预测轨迹点和每个第一预测轨迹点对应的第一预测经过时间段，获获取到目标行人连接的wifi设备、连接的每个wifi设备对应获取到所述目标行人连接的公用移动通信基站，以及每GPS数据集合包括所述目标行人的GPS定位数据和每个GPS定位数据根据所有的第一连接时间段、所有的扫描时间段、所有的第二连3所有第一初始行人分割图进行聚类，获取到K1个第一初始行人分割图集合还包括如下步根据预设的图像分割算法对每个第一采集图像帧进行图像分割，获取到根据预设的聚类算法对所有第一初始采集视频对应的所有第一初始行人分割图进行计算每个第一初始行人分割图和所述预设图像之间针对任一第一初始行人分割图集合，将当前第一初始行人分割图遍历所有的第一初始行人分割图集合，获取到每个第一初始行人一初始行人分割图与所述目标行人之间的第一关联程度针对第i个第一初始行人分割图集合，根据所述第i个第一初第一初始行人分割图对应的第一视频采集设备，获取到所述第i个第一初始行人分割图集根据所述第i个第一初始行人分割图集合对应的第一相似度和第一设备数量，获取到所述第i个第一初始行人分割图集合对应的第一关Y1i=(2/(1+e^(_Si))_1)xX1i；比较K1个第一初始行人分割图集合对应的第一关联程度，将最大的第一关联程度对应测轨迹集合中包括M1个第一预测轨迹点和每个第一预测轨迹点对应的第一预测经过时间41是指大于0的整数；第一视频采集模块，用于根据所述第一预测轨迹集合，获取第一视频处理模块，用于获取到每个第一初始采集视频对应的第一相似度计算模块，用于根据每个第一初始行人分割图第一关联程度获取模块，用于根据所述第一相似度和每个第第一视频筛选模块，用于将所述第一目标行人分割图集合9.一种非瞬时性计算机可读存储介质，所述非瞬时器加载并执行以实现如权利要求1_7中任意一项所述的基于视频数5[0005]针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为一种基于视频数据的行人检索方获取到目标行人对应的第一预测轨迹集合，其中[0006]根据第一预测轨迹集合，获取到每个第一预测轨迹点对应的第一视频采集设备，以及每个第一视频采集设备在对应的第一预测经过时间段内[0009]根据第一相似度和每个第一初始行人分割图集合对应的第一视频采集设备的数[0011]将第一目标行人分割图集合对应的第一初始采集视频确定为检索目标行人的第测轨迹集合中包括M1个第一预测轨迹点和每个第一预测轨迹点对应的第一预测经过时间61是指大于0的整数。K1是指大于0的整数。合来表征同一行人在不同的第一初始采集视频之间的关联性，以及不同行人之间的差异7[0029]在一具体实施方式中，获取到目标行人对应的第一预测轨迹集合还包括如下步包括轨迹点采集设备采集的目标行人的N个第一实际轨迹点，以及每个第一实际轨迹点对一预测轨迹点和每个第一预测轨迹点对应的第且公用移动通信基站的连接范围也是确定的，而目标行人携带或者使用的GPS设备可以上8[0035]训练好的轨迹预测模型用于对输入的第一轨迹集合中的第一实际轨迹点和第一GPS数据集合包括目标行人的GPS定位数据和每个GPS定位数据根据所有的第一连接范围和所有的扫描范围，获取到9行人对应的n1个第一候选轨迹点还包括如一连接范围以及与任一第一连接范围相交的其他第一连接范围或扫描范围共同作为一个围以及与任一第一扫描范围相交的其他扫描范围或第一连接范围共同作为一个第一候选[0058]在一具体实施方式中，根据n1个第一候选轨迹点、n2个第若任一第一候选轨迹点与其他第一候选轨迹点和第二候选轨迹点之间没有交集，[0059]若任一第二候选轨迹点与其他第二候选轨迹点和第一候[0060]若任一第一候选轨迹点与其他第一候选轨迹点或第二候则将任一第一候选轨迹点以及与任一第一候选轨迹点相交的其他第一候选轨迹点或第二[0061]若任一第二候选轨迹点与其他第二候选轨迹点或第一候则将任一第二候选轨迹点以及与任一第二候选轨迹点相交的其他第二候选轨迹点或第一[0062]若任一GPS定位数据不在第一候选轨迹点和第二候选轨迹点范围内，则根据预设合GPS定位数据与第一候选轨迹点和第二候选轨迹点之间的位置关系，获取到第一实际轨本包括预设行人的A个真实轨迹点样本，以及每个真实轨迹点样本对应的真实经过时间段[0070]针对任一真实轨迹集合样本，随机选取任一真实轨迹集合样本中的B个真实轨迹[0072]根据A个预测轨迹点样本和每个预测轨迹点样本对应的预测经过时间段样本，获[0085]根据预设的聚类算法对所有第一初始采集视频对应的所有第一初始行人分割图[0092]在一具体实施方式中，根据每个第一初始行人分割图和目标行人对应的预设图计算每个第一初始行人分割图和预设图像之间第一初始行人分割图对应的第一视频采集设备，获取到第i个第一初始行人分割图集合对[0100]根据第i个第一初始行人分割图集合对应的第一相似度和第一设备数量，获取到第一初始行人分割图集合对应的第一设备数量，X1i是指第i个第一初始行人分割图集合对对应的第一初始行人分割图集合确定为第一目标行人获取到每个第二初始采集视频对应的若干个第二初[0127]S209，根据第二初始采集视频对应的第二相似度和预设的相似度阈值的比较结获取到目标行人对应的第二预测轨迹集合，其中[0133]根据第二预测轨迹集合，获取到每个第二预测轨迹点对应的T个第二视频采集设[0135]在一具体实施方式中，获取到目标行人对应的第二预测轨迹集合还包括如下步行人的GPS定位数据和每个GPS定位数据对应[0141]将所有的第二实际轨迹点和每个第二实际轨迹点对应的第二实际经过时间段输GPS定位数据，获取到目标行人对应的若干个第二实际轨迹点，进一步结合第一连接时间目标行人的完整预测轨迹，提高了第二预测轨迹集合的准确性以及目标行人的检索准确应的若干个第二初始行人分割图和每个第二初始行人分割图初始采集视频对应的若干个第二初始行人分割图和每个第二初始行人分割图对应的采集[0151]其中，对所有第二初始行人分割图进行聚类得到K2个第二初始行人分割图集合，以根据第二初始行人分割图集合来表征同一行人在不同的第二初始采集视频之间的关联应的所有的第三图像相似度的平均值确定为当前第二初始行人分割图集合对应的第一聚[0163]在一具体实施方式中，根据所有第二初始行人分割图集从K2个第二初始行人分割图集合中筛选出第三目标行人分割图集合还包括如对应的第二初始行人分割图集合确定为第三目标行人[0166]上述，第二初始行人分割图集合中第二初始行人分割图预测轨迹集合中包括M1个第一预测轨迹点和每个第一预测轨迹点对应的第一预测经过时K1是指大于0的整数。取到目标行人对应的M1个第一预测轨迹点和每个第一预测轨迹点对应的第一预测经过时始行人分割图集合对应的所有第一初始行人分割图和预设图像之间的第一图像相似度的[0188]第一关联程度计算子模块，用于根据第i个第一初始行人分割图集合对应的第一第一初始行人分割图集合对应的第一设备数量，X1i是指第i个第一初始行人分割图集合对获取到目标行人对应的第一预测轨迹集合，其中[0193]根据第一预测轨迹集合，获取到每个第一预测轨迹点对应的第一视频采集设备，[0196]根据第一相似度和每个第一初始行人分割图集合对应的第一视频采集设备的数[0198]将第一目标行人分割图集合对应的第一初始采集视频确定为检索