CN108257178A - 用于定位目标人体的位置的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种用于定位目标人体的位置的方法和装置。方法包括：响应于接收对目标人体的定位请求，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像；识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像；将具有最大尺寸的目标人体的候选图像确定为目标图像；将拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域确定为目标人体的定位位置。该方法无需目标人体配合即可确定目标人体的定位位置，提高了定位目标人体的效率和准确度。

Description

用于定位目标人体的位置的方法和装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及计算机网络技术领域，尤其涉及用于定位目标人体的位置的方法和装置。

背景技术

随着城市建筑物越来越复杂，在多层建筑物中如何快速定位目标人体也成为一个难题。在目前的技术中，建筑物内的定位技术主要包括以下两种：在第一种室内定位技术中，目标人体的终端设备可以通过蓝牙连接蓝牙设备，因此可以将蓝牙设备的位置作为目标人体的位置；在第二种室内定位技术中，目标人体的终端设备可以扫描附近的二维码，从而将二维码所在的位置作为目标人体的位置。

发明内容

本申请实施例提出一种用于定位目标人体的位置的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于定位目标人体的位置的方法，包括：响应于接收对目标人体的定位请求，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像；识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像；将具有最大尺寸的目标人体的候选图像确定为目标图像；将拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域确定为目标人体的定位位置。

在一些实施例中，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像包括：提取当前图像的匹配参数；剔除匹配参数不符合预设匹配参数的当前图像，得到待匹配图像。

在一些实施例中，识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像包括：获取待匹配图像的摄像头所在的待匹配室内区域；获取目标人体的常驻区域；计算待匹配室内区域距常驻区域的距离；基于距离由近及远排序待匹配图像；从排序后的待匹配图像中识别匹配目标人体的预存图像的候选图像。

在一些实施例中，识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像包括：基于以下任意一项识别算法识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像：基于模板匹配的人脸识别算法；基于奇异值特征算法；子空间分析算法；主成分分析算法；基于图像特征的算法；以及基于模型可变参数的算法。

在一些实施例中，拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域经由查找摄像头的编号与室内区域的关联关系数据库得到。

在一些实施例中，方法还包括：基于拍摄目标图像的摄像头的朝向、目标图像中目标人体的脸部朝向和身体朝向，确定目标人体的当前朝向；和/或基于定位位置向发送定位请求的终端推送导航信息。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于定位目标人体的位置的装置，包括：待匹配图像获取单元，用于响应于接收对目标人体的定位请求，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像；候选图像识别单元，用于识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像；目标图像确定单元，用于将具有最大尺寸的目标人体的候选图像确定为目标图像；定位位置确定单元，用于将拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域确定为目标人体的定位位置。

在一些实施例中，待匹配图像获取单元包括：匹配参数提取子单元，用于提取当前图像的匹配参数；当前图像剔除子单元，用于剔除匹配参数不符合预设匹配参数的当前图像，得到待匹配图像。

在一些实施例中，候选图像识别单元包括：室内区域获取子单元，用于获取待匹配图像的摄像头所在的待匹配室内区域；常驻区域获取子单元，用于获取目标人体的常驻区域；距离计算子单元，用于计算待匹配室内区域距常驻区域的距离；图像排序子单元，用于基于距离由近及远排序待匹配图像；候选图像识别子单元，用于从排序后的待匹配图像中识别匹配目标人体的预存图像的候选图像。

在一些实施例中，候选图像识别单元进一步用于：基于以下任意一项识别算法识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像：基于模板匹配的人脸识别算法；基于奇异值特征算法；子空间分析算法；主成分分析算法；基于图像特征的算法；以及基于模型可变参数的算法。

在一些实施例中，定位位置确定单元中拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域经由查找摄像头的编号与室内区域的关联关系数据库得到。

在一些实施例中，装置还包括：当前朝向确定单元，用于基于拍摄目标图像的摄像头的朝向、目标图像中目标人体的脸部朝向和身体朝向，确定目标人体的当前朝向；和/或导航信息推送单元，用于基于定位位置向发送定位请求的终端推送导航信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上任一所述的一种用于定位目标人体的位置的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上任一所述的一种用于定位目标人体的位置的方法。

本申请实施例提供的用于定位目标人体的位置的方法和装置，首先响应于接收对目标人体的定位请求，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像；之后，识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像；之后，将具有最大尺寸的目标人体的候选图像确定为目标图像；最后，将拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域确定为目标人体的定位位置。在这一过程中，可以基于具有最大尺寸的目标人体的图像确定目标人体的位置，提高了在多层建筑物内确定目标人体的位置的效率和精准度。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了可以应用本申请的用于定位目标人体的位置的方法或用于定位目标人体的位置的装置的实施例的示例性系统架构；

图2是根据本申请实施例的用于定位目标人体的位置的方法的一个实施例的示意性流程图；

图3是根据本申请实施例的识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像的方法的一个实施例的示意性流程图；

图4是根据本申请实施例的用于定位目标人体的位置的方法的一个实施例的示例性应用场景；

图5是根据本申请实施例的一种用于定位目标人体的位置的装置的一个实施例的示例性结构图；

图6是适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于定位目标人体的位置的方法或用于定位目标人体的位置的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105、106。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105、106之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户110可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105、106交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如搜索引擎类应用、购物类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件、音视频播放类应用等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能音箱、智能手机、可穿戴设备、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving PictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105、106可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103提供支持的后台服务器。后台服务器可以对终端的数据请求进行分析或计算等处理，并将分析或计算结果推送给终端设备。

需要说明的是，本申请中实施例所提供的用于定位目标人体的位置的方法一般由服务器105、106执行，相应地，用于定位目标人体的位置的装置一般设置于服务器105、106中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

请参考图2，图2示出了根据本申请实施例的用于定位目标人体的位置的方法的一个实施例的示意性流程。

如图2所示，用于定位目标人体的位置的方法200包括：

在步骤210中，响应于接收对目标人体的定位请求，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像。

在本实施例中，运行用于定位目标人体的位置的方法的电子设备(例如图1中示出的服务器105、106)，可以响应于接收对目标人体的定位请求，从多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取当前图像，以便基于当前图像确定目标人体在多层建筑物中的位置。这里的当前图像，可以为摄像头在距离当前时刻预定时间内采集的图像，例如当前时刻为中午10:54分，那么可以采取距离当前时刻20秒内的图像作为当前图像。应当理解，这里的预定时间为20秒仅为示例性描述，还可以为30秒、50秒或者10秒等，该预定时间并不代表对本申请的限定。

在获取当前图像之后，可以直接将当前图像作为待匹配图像，进行后续识别，也可以对当前图像进行数据处理，将处理后的当前图像作为待匹配图像进行后续识别。

在本实施例的一些可选实现方式中，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像可以包括：提取当前图像的匹配参数；剔除匹配参数不符合预设匹配参数的当前图像，得到待匹配图像。

在本实现方式中，匹配参数是指匹配过程中重点关注的图像参数，例如图像中人脸的尺寸参数、人体的姿态参数、图像的光照参数等。若当前图像的匹配参数不符合预设匹配参数，也即表明当前图像不能有效进行图像匹配，因此需要剔除掉这部分不能有效进行图像匹配的图像，将剔除后的图像作为待匹配图像。

在步骤220中，识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像。

在本实施例中，运行用于定位目标人体的位置的方法的电子设备(例如图1中示出的服务器105、106)，可以首先基于从定位请求中包括的目标人体的信息，确定对应该目标人体的信息的唯一编码(ID)，之后从预存的人体的ID与预存图像的对应关系数据库中，查找对应该目标人体的ID的预存图像。

在识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像时，可以根据图像中的特征来进行匹配。例如，可以根据人脸和/或人体的姿态来进行两张图像的匹配。

以人脸识别为例，可以通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心算法对面部图像的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和预存数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。人脸识别技术可以基于局部区域特征进行人脸识别。第一步，需要对局部区域进行定义；第二步，提取人脸局部区域特征，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量；第三步，局部特征选择(可选)；最后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式，每个局部特征对应一个分类器，之后可用投票或线性加权等方式得到最终识别结果。人脸识别技术综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技术是人脸识别算法。目前人脸识别的算法包括但不限于：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。

在本实施例的一些可选实现方式中，可以基于以下任意一项识别算法识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像：基于模板匹配的人脸识别算法；基于奇异值特征算法；子空间分析算法；主成分分析算法；基于图像特征的算法；以及基于模型可变参数的算法。

在本实现方式中，基于模板匹配的人脸识别算法的模板分为二维模板和三维模板，该算法利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架，在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位，解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响。

基于奇异值特征算法采用人脸图像矩阵的奇异值特征反映图像的本质属性，可以利用它来进行分类识别。

子空间分析算法具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好等特点，被广泛地应用于人脸特征提取，成为当前人脸识别的主流方法之一。例如局部保持投影(LocalityPreserving Projections，LPP)是一种新的子空间分析方法，它是非线性方法LaplacianEigen map的线性近似，既解决了PCA等传统线性方法难以保持原始数据非线性流形的缺点，又解决了非线性方法难以获得新样本点低维投影的缺点。

主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)算法通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。PCA本质上是将方差最大的方向作为主要特征，并且在各个正交方向上将数据“离相关”，也就是让它们在不同正交方向上没有相关性。

基于图像特征的算法采取了从三维结构中分离出姿态的算法。首先匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向；然后，在保持姿态固定的情况下，去作脸部不同特征点(这些特征点是人工的鉴别出来)的局部匹配。

基于模型可变参数的算法将通用人脸模型的三维变形和基于距离映射的矩阵迭代最小相结合，去恢复头部姿态和三维人脸。随着模型形变的关联关系的改变不断更新姿态参数，重复此过程直到最小化尺度达到要求。基于模型可变参数的算法与基于图像特征的算法的最大区别在于：后者在人脸姿态每变化一次后，需要重新搜索特征点的坐标，而前者只需调整三维变形模型的参数。

在步骤230中，将具有最大尺寸的目标人体的候选图像确定为目标图像。

在本实施例中，由于在步骤240中得到的候选图像可能为多个，而距离目标人体最近的摄像头所拍摄的候选图像必然为具有最大尺寸的目标人体，因此可以从多个候选图像中确定具有最大尺寸的目标人体的候选图像，并将该具有最大尺寸的目标人体的候选图像作为定位位置的目标图像。

在步骤240中，将拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域确定为目标人体的定位位置。

在本实施例中，可以将拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域，例如哪一个建筑物的第几层的什么区域、房间号以及工位号等，作为目标人体的定位位置。拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域经由查找摄像头的编号与室内区域的关联关系数据库得到。可以预先将摄像头的编号与其所在的室内区域标记为关联关系，并将该关联关系存储，以备后续确定目标人体的定位位置时调用。

在本实施例的一些可选实现方式中，基于拍摄目标图像的摄像头的朝向、目标图像中目标人体的脸部朝向和身体朝向，可以确定目标人体的当前朝向。

在本实现方式中，基于目标图像中目标人体的脸部朝向和身体朝向，可以采用人脸朝向算法确定目标图像中的目标人体在相机坐标系中的脸部朝向和身体朝向，再将目标人体在相机坐标系中的朝向转换为在世界坐标系中的朝向，从而确定目标人体当前的真实朝向。

备选地或附加地，可以基于上述定位位置向发送定位请求的终端推送导航信息。也即基于上述的定位位置，可以计算发送定位请求的终端至该定位位置的导航信息，之后，向定位请求的终端发送该导航信息。

本申请上述实施例提供的确定风险控制模型的训练样本的方法，在多层建筑物中无需目标人体的配合操作，即可基于摄像头获取的当前图像确定目标人体的定位位置，提高了查找目标人体的效率和准确度。

进一步地，请参考图3，图3示出了本申请实施例的识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像的方法的一个实施例的示意性流程图。

如图3所示，识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像的方法300包括：

在步骤310中，获取待匹配图像的摄像头所在的待匹配室内区域。

在本实施例中，在获取当前图像之后，可以直接将当前图像作为待匹配图像，进行后续识别，也可以对当前图像进行数据处理，将处理后的当前图像作为待匹配图像进行后续识别。当前图像可以为摄像头在距离当前时刻预定时间内采集的图像，例如当前时刻为中午10:54分，那么可以采取距离当前时刻20秒内的图像作为当前图像。应当理解，这里的预定时间为20秒仅为示例性描述，还可以为30秒、50秒或者10秒等，该预定时间并不代表对本申请的限定。

在本实施例的一些可选实现方式中，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像可以包括：提取当前图像的匹配参数；剔除匹配参数不符合预设匹配参数的当前图像，得到待匹配图像。

在本实现方式中，匹配参数是指匹配过程中重点关注的图像参数，例如图像中人脸的尺寸参数、人体的姿态参数、图像的光照参数等。若当前图像的匹配参数不符合预设匹配参数，也即表明当前图像不能有效进行图像匹配，因此需要剔除掉这部分不能有效进行图像匹配的图像，将剔除后的图像作为待匹配图像。

在步骤320中，获取目标人体的常驻区域。

在本实施例中，目标人体的常驻区域可以为目标人体的工位或其它具有较高出没频率的位置，例如会议室、水吧等。这些常驻区域可以根据用户的历史行为数据确定，并且可以进一步根据用户历史行为数据的时间戳来细分用户在当前时刻的常驻区域。

在步骤330中，计算待匹配室内区域距常驻区域的距离。

在本实施例中，由于摄像头遍布多层建筑物的各层的各个区域，因此在步骤310中获取待匹配图像的摄像头所在的待匹配室内区域时，可以得到待匹配室内区域的集合，并且集合中的待匹配室内区域距目标人体的常驻区域的距离不等。

在步骤340中，基于距离由近及远排序待匹配图像。

在本实施例中，考虑到目标人体的活动通常以常驻区域为中心向外逐渐减少，因此可以根据距常驻区域的距离由近及远来设置匹配预定图像的优先级的高低，并依据匹配预定图像的优先级来排序待匹配图像。

在步骤350中，从排序后的待匹配图像中识别匹配目标人体的预存图像的候选图像。

在本实施例中，可以根据排序后的待匹配图像的排序顺序依次匹配目标人体的预存图像，以便尽快查找到包括预存图像中的目标人体的候选图像。

本申请上述实施例提供的识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像的方法，可以基于拍摄待匹配图像的摄像头所在的待匹配室内区域距常驻区域的远近来确定与预存图像的匹配顺序，该匹配顺序符合目标人体的活动规律，因此可以提高匹配效率。进一步地，还可以对当前图像进行数据预处理，剔除无效数据，得到待匹配图像，从而进一步提高待匹配图像与预定图像的匹配效率。

进一步地，请参考图4，图4示出了本申请实施例的用于定位目标人体的位置的方法的示例性应用场景。

如图4所示，用于定位目标人体的位置的方法400运行于电子设备420中，方法包括：

首先，基于用户输入的定位请求401，确定目标人体的ID402；

之后，基于目标人体的ID402，获取目标人体的预存图像403；

之后，从多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取当前图像404；

之后，提取当前图像的匹配参数405；

之后，剔除匹配参数不符合预设匹配参数的当前图像，得到待匹配图像406；

之后，获取待匹配图像406的摄像头所在的待匹配室内区域407；

之后，获取目标人体的常驻区域408；

之后，计算待匹配室内区域距常驻区域的距离409；

之后，基于距离由近及远排序待匹配图像410；

之后，从排序后的待匹配图像中识别匹配目标人体的预存图像的候选图像411；

之后，将具有最大尺寸的目标人体的候选图像确定为目标图像412；

之后，将拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域确定为目标人体的定位位置413。

应当理解，上述图4中所示出的用于定位目标人体的位置的方法，仅为用于定位目标人体的位置的方法的示例性应用场景，并不代表对本申请的限定。例如，图4中还可以采用神经网络模型来对当前图像进行预处理，得到待匹配图像；或者，图4中还可以直接采用当前图像作为待匹配图像，从待匹配图像中识别匹配目标人体的预存图像的候选图像。

进一步参考图5，作为对上述方法的实现，本申请实施例提供了一种用于定位目标人体的位置的装置的一个实施例，该用于定位目标人体的位置的装置的实施例与图1至图4所示的用于定位目标人体的位置的方法的实施例相对应，由此，上文针对图1至图4中用于定位目标人体的位置的方法描述的操作和特征同样适用于用于定位目标人体的位置的装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

如图5所示，该用于定位目标人体的位置的装置500可以包括：待匹配图像获取单元510，用于响应于接收对目标人体的定位请求，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像；候选图像识别单元520，用于识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像；目标图像确定单元530，用于将具有最大尺寸的目标人体的候选图像确定为目标图像；定位位置确定单元540，用于将拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域确定为目标人体的定位位置。

在本实施例的一些可选实现方式中，待匹配图像获取单元510包括：匹配参数提取子单元511，用于提取当前图像的匹配参数；当前图像剔除子单元512，用于剔除匹配参数不符合预设匹配参数的当前图像，得到待匹配图像。

在本实施例的一些可选实现方式中，候选图像识别单元520包括：室内区域获取子单元521，用于获取待匹配图像的摄像头所在的待匹配室内区域；常驻区域获取子单元522，用于获取目标人体的常驻区域；距离计算子单元523，用于计算待匹配室内区域距常驻区域的距离；图像排序子单元524，用于基于距离由近及远排序待匹配图像；候选图像识别子单元525，用于从排序后的待匹配图像中识别匹配目标人体的预存图像的候选图像。

在本实施例的一些可选实现方式中，候选图像识别单元520进一步用于：基于以下任意一项识别算法识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像：基于模板匹配的人脸识别算法；基于奇异值特征算法；子空间分析算法；主成分分析算法；基于图像特征的算法；以及基于模型可变参数的算法。

在本实施例的一些可选实现方式中，定位位置确定单元540中拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域经由查找摄像头的编号与室内区域的关联关系数据库得到。

在本实施例的一些可选实现方式中，装置还包括：当前朝向确定单元550，用于基于拍摄目标图像的摄像头的朝向、目标图像中目标人体的脸部朝向和身体朝向，确定目标人体的当前朝向；和/或导航信息推送单元560，用于基于定位位置向发送定位请求的终端推送导航信息。

本申请还提供了一种设备的实施例，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上任意一项所述的用于定位目标人体的位置的方法。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质的实施例，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上任意一项所述的用于定位目标人体的位置的方法。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统600的结构示意图。图6示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个单元、程序段、或代码的一部分，所述单元、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括待匹配图像获取单元、候选图像识别单元、目标图像确定单元和定位位置确定单元。这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，待匹配图像获取单元还可以被描述为“响应于接收对目标人体的定位请求，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质，该非易失性计算机存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的非易失性计算机存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的非易失性计算机存储介质。上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序，当所述一个或者多个程序被一个设备执行时，使得所述设备：响应于接收对目标人体的定位请求，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像；识别待匹配图像中匹配目标人体的预存图像的候选图像；将具有最大尺寸的目标人体的候选图像确定为目标图像；将拍摄目标图像的摄像头所在的室内区域确定为目标人体的定位位置。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (14)

1.一种用于定位目标人体的位置的方法，包括：

响应于接收对目标人体的定位请求，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像；

识别所述待匹配图像中匹配所述目标人体的预存图像的候选图像；

将具有最大尺寸的所述目标人体的候选图像确定为目标图像；

将拍摄所述目标图像的摄像头所在的室内区域确定为所述目标人体的定位位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像包括：

提取所述当前图像的匹配参数；

剔除所述匹配参数不符合预设匹配参数的当前图像，得到待匹配图像。

3.根据权利要求1-2任意一项所述的方法，其中，所述识别所述待匹配图像中匹配所述目标人体的预存图像的候选图像包括：

获取所述待匹配图像的摄像头所在的待匹配室内区域；

获取所述目标人体的常驻区域；

计算所述待匹配室内区域距所述常驻区域的距离；

基于所述距离由近及远排序所述待匹配图像；

从排序后的待匹配图像中识别匹配目标人体的预存图像的候选图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述识别所述待匹配图像中匹配所述目标人体的预存图像的候选图像包括：

基于以下任意一项识别算法识别所述待匹配图像中匹配所述目标人体的预存图像的候选图像：基于模板匹配的人脸识别算法；基于奇异值特征算法；子空间分析算法；主成分分析算法；基于图像特征的算法；以及基于模型可变参数的算法。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述拍摄所述目标图像的摄像头所在的室内区域经由查找摄像头的编号与室内区域的关联关系数据库得到。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

基于拍摄所述目标图像的摄像头的朝向、所述目标图像中所述目标人体的脸部朝向和身体朝向，确定所述目标人体的当前朝向；和/或

基于所述定位位置向发送所述定位请求的终端推送导航信息。

7.一种用于定位目标人体的位置的装置，包括：

待匹配图像获取单元，用于响应于接收对目标人体的定位请求，基于多层建筑物中各个室内区域的摄像头获取的当前图像，确定待匹配图像；

候选图像识别单元，用于识别所述待匹配图像中匹配所述目标人体的预存图像的候选图像；

目标图像确定单元，用于将具有最大尺寸的所述目标人体的候选图像确定为目标图像；

定位位置确定单元，用于将拍摄所述目标图像的摄像头所在的室内区域确定为所述目标人体的定位位置。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述待匹配图像获取单元包括：

匹配参数提取子单元，用于提取所述当前图像的匹配参数；

当前图像剔除子单元，用于剔除所述匹配参数不符合预设匹配参数的当前图像，得到待匹配图像。

9.根据权利要求7-8任意一项所述的装置，其中，所述候选图像识别单元包括：

室内区域获取子单元，用于获取所述待匹配图像的摄像头所在的待匹配室内区域；

常驻区域获取子单元，用于获取所述目标人体的常驻区域；

距离计算子单元，用于计算所述待匹配室内区域距所述常驻区域的距离；

图像排序子单元，用于基于所述距离由近及远排序所述待匹配图像；

候选图像识别子单元，用于从排序后的待匹配图像中识别匹配目标人体的预存图像的候选图像。

10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述候选图像识别单元进一步用于：

基于以下任意一项识别算法识别所述待匹配图像中匹配所述目标人体的预存图像的候选图像：基于模板匹配的人脸识别算法；基于奇异值特征算法；子空间分析算法；主成分分析算法；基于图像特征的算法；以及基于模型可变参数的算法。

11.根据权利要求7所述的装置，其中，所述定位位置确定单元中所述拍摄所述目标图像的摄像头所在的室内区域经由查找摄像头的编号与室内区域的关联关系数据库得到。

12.根据权利要求7所述的装置，其中，所述装置还包括：

当前朝向确定单元，用于基于拍摄所述目标图像的摄像头的朝向、所述目标图像中所述目标人体的脸部朝向和身体朝向，确定所述目标人体的当前朝向；和/或

导航信息推送单元，用于基于所述定位位置向发送所述定位请求的终端推送导航信息。

13.一种设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的用于定位目标人体的位置的方法。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的用于定位目标人体的位置的方法。