CN110956062A - 轨迹路线生成方法、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种轨迹路线生成方法、设备及计算机可读存储介质,其中该方法包括:获取目标监控对象的人脸图像信息;从监控图像库中确定出与人脸图像信息匹配的目标监控图像,并获取每个目标监控图像被采集到的目标时间点以及采集每个目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置;根据每个目标监控图像中的图像参数以及采集该目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置,得到目标监控对象在该目标监控图像被采集时对应的目标时间点的实际地理位置;根据所有目标时间点对应的实际地理位置,生成目标监控对象的轨迹路线。本发明的方案能得到目标监控对象的精细化轨迹路线,确保判定监控对象的行动轨迹的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及安防技术领域,尤其涉及一种轨迹路线生成方法、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
目前,人脸识别技术在安防领域的广泛应用,极大的提升了社会安全感。如通过人脸识别技术发现藏匿在人流中的犯罪嫌疑人、外逃人员等特殊人群,梳理破案线索,提升安保部门的破案能力。也正因如此,人脸识别这一技术越来越受到安防行业的关注。当前,一般通过人脸识别配合位于视频监控点的监控摄像机的地理位置和时间信息,可以描述监控对象的基本轨迹特征。但这种轨迹主要表现为多个视频监控点之间的直线轨迹,对监控对象在视频监控点之间的精细化路线描述尚属困难,无法得到监控对象的精细化轨迹路线,影响判定监控对象的行动轨迹的准确性。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种轨迹路线生成方法、设备及计算机可读存储介质,以解决无法得到监控对象的精细化轨迹路线,影响判定监控对象的行动轨迹的准确性的问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种轨迹路线生成方法,包括:
获取目标监控对象的人脸图像信息;
从监控图像库中确定出与人脸图像信息匹配的目标监控图像,并获取每个目标监控图像被采集到的目标时间点以及采集每个目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置;
根据每个目标监控图像中的图像参数以及采集该目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置,得到目标监控对象在该目标监控图像被采集时对应的目标时间点的实际地理位置;
根据所有目标时间点对应的实际地理位置,生成目标监控对象的轨迹路线。
本发明还提供了一种轨迹路线生成设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现上述的轨迹路线生成方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的轨迹路线生成方法的步骤。
本发明的上述方案至少包括以下有益效果:
在本发明的实施例中,通过从监控图像库中确定出与获取到的人脸图像信息匹配的目标监控图像、每个目标监控图像被采集到的目标时间点以及采集每个目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置,并根据每个目标监控图像中的图像参数和采集该目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置,得到目标监控对象在该目标监控图像被采集时对应的目标时间点的实际地理位置,最终根据所有目标时间点对应的实际地理位置,生成目标监控对象的轨迹路线,其中由于并不是直接将采集目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置,作为目标监控对象在该目标监控图像被采集时对应的目标时间点的实际地理位置,而是根据目标监控图像中的图像参数和采集该目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置,得到目标监控对象在该目标监控图像被采集时对应的目标时间点的实际地理位置,从而使得生成的轨迹路线为目标监控对象的精细化轨迹路线,能确保判定监控对象的行动轨迹的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种轨迹路线生成方法的流程图;
图2为本发明具体实施例中图1中步骤14的子流程图;
图3为本发明一具体实施例中确定第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线的步骤的子流程图;
图4为本发明另一具体实施例中确定第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线的步骤的子流程图;
图5为本发明一实例中目标监控对象的轨迹路线的示意图;
图6为本发明实施例提供的一种轨迹路线生成设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明的具体实施例提供了一种轨迹路线生成方法,包括:
步骤11,获取目标监控对象的人脸图像信息。
其中,在本发明的具体实施例中,上述人脸图像信息可以为目标监控对象的人脸图像。值得一提的是,为提升后续从监控图像库中确定目标监控图像的速度和准确度,上述人脸图像信息还可以为目标监控对象的人脸图像的特征值。具体的,上述目标监控对象可以为犯罪嫌疑人、外逃人员等被监控人员。
其中,在本发明的具体实施例中,具体可通过从目标监控对象的身份证照、护照证照等具有可识别面部特征的电子人像文件中获取,从而确保上述人脸图像信息的准确性和清晰度,以确保后续确定目标监控图像的准确性。
步骤12,从监控图像库中确定出与人脸图像信息匹配的目标监控图像,并获取每个目标监控图像被采集到的目标时间点以及采集每个目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置。
其中,监控图像库中按照不同的监控对象,分别存储有每个监控对象对应的监控图像数据,该监控图像数据包括对应的监控对象被监控区域内的监控设备采集到的包含有该监控对象的人脸图像的监控图像、监控图像被采集到的时间点以及采集监控图像的监控设备的地理位置。具体的,监控图像库中的监控图像可以具体为短视频、图片等,当然若监控图像为短视频,则该监控图像被采集到的时间点为该短视频的开始时间点。且其中监控区域可以为任一设定的区域,如小区、广场、商圈等,监控设备可以为设置在监控区域内的摄像机、抓拍机等设备。
且在本发明的具体实施例中,在从监控图像库中确定出与人脸图像信息匹配的目标监控图像时,具体可通过比对监控图像库中的人脸图像与目标监控对象的人脸图像信息的相似度,并将与目标监控对象的人脸图像信息的相似度超过预设相似度阈值的人脸图像对应监控图像作为与人脸图像信息匹配的目标监控图像。
步骤13,根据每个目标监控图像中的图像参数以及采集该目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置,得到目标监控对象在该目标监控图像被采集时对应的目标时间点的实际地理位置。
其中,在本发明的具体实施例中,上述目标监控图像中的图像参数可以为目标监控图像的像素距离。相应的,在本发明的具体实施例中,可具体根据目标监控图像的像素距离、采集该目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置和焦距,计算得到目标监控对象在该目标监控图像被采集时对应的目标时间点的实际地理位置。当然具体可通过现有的普通图像处理技术计算上述实际地理位置。
步骤14,根据所有目标时间点对应的实际地理位置,生成目标监控对象的轨迹路线。
值得一提的是,在本发明的具体实施例中,由于在获取到采集目标监控图像的目标监控图像的目标地理位置后,并不是直接将采集目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置,作为目标监控对象在该目标监控图像被采集时对应的目标时间点的实际地理位置,而是根据目标监控图像中的图像参数和采集该目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置,得到目标监控对象在该目标监控图像被采集时对应的目标时间点的实际地理位置,从而使得生成的轨迹路线为目标监控对象的精细化轨迹路线,进而能确保判定监控对象的行动轨迹的准确性。
下面结合相关附图来介绍本申请实施例中根据所有目标时间点对应的实际地理位置,生成目标监控对象的轨迹路线的具体实现方式。
如图2所示,在本发明的具体实施例中,上述步骤14,根据所有目标时间点对应的实际地理位置,生成目标监控对象的轨迹路线的具体实现方式包括如下步骤:
步骤21,按照所有目标时间点的先后顺序,对得到的所有实际地理位置进行排序,并将排序后的所有实际地理位置作为位置集合。
即,在本发明的具体实施例中,上述位置集合中的实际地理位置是依照目标时间点的先后顺序排列的,也可理解成是依照目标监控对象的行动路线排列的。
步骤22,确定位置集合中每相邻两个实际地理位置之间的行进路线。
步骤23,按照位置集合中所有实际地理位置的排序,顺序连接确定出的所有行进路线,得到目标监控对象的轨迹路线。
即,在本发明的具体实施例中,通过先确定每相邻两个实际地理位置之间的行进路线,然后按照实际地理位置的排序,顺序连接所有行进路线,得到目标监控对象的轨迹路线。
其中,在本发明的具体实施例中,对于上述步骤22,可通过依次确定位置集合中任意两相邻的实际地理位置之间的行进路线的方式,确定出位置集合中每相邻两个实际地理位置之间的行进路线。
具体的,上述步骤22的具体实现方式可以为,分别针对位置集合中任意相邻的第一实际地理位置和第二实际地理位置,执行以下步骤:
步骤一,调用包含地理信息的电子地图软件,确定第一实际地理位置和第二实际地理位置之间最短有效路线的第一路程值和路程偏移阈值,并获取从第一实际地理位置到第二实际地理位置的一条或多条第一有效路线。其中,第一有效路线的第二路程值小于第一路程值与路程偏移阈值的和值。
具体的,上述电子地图软件可以为地理信息系统(GIS,Geographic InformationSystem)地图软件,以便在调用电子地图软件确定第一路程值、路程偏移阈值以及第一有效路线时,确保确定出的结果均是真实有效的,以便能基于这些数据得到目标监控对象的精细化轨迹路线。
步骤二,根据第一有效路线的数量,确定第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线。
具体的,当第一有效路线的数量为一个时,直接将第一有效路线作为第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线。
而当第一有效路线的数量为多个时,如图3所示,确定第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线的具体实现方式包括如下步骤:
步骤31,确定一以第一实际地理位置为圆心、第一预设长度值为半径的第一圆。
其中,在本发明的具体实施例中,上述第一预设长度值可以根据具体的地理形势进行设定,如设定为30米。
步骤32,对与第一实际地理位置对应的目标时间点对应的目标监控图像中出现的目标监控对象进行跟踪,获得目标监控对象的第一线性轨迹方程。
其中,在本发明的具体实施例中,具体可通过卡尔曼滤波等算法对目标监控图像中出现的目标监控对象进行跟踪,以获得目标监控对象的第一线性轨迹方程。
步骤33,分别针对每个第一有效路线,确定该第一有效路线与第一圆的第一交点,并确定从第一实际地理位置至第一交点的第一向量,计算第一线性轨迹方程与第一向量之间的第一夹角。
步骤34,分别针对计算得到的所有第一夹角中的每个第一夹角,对该第一夹角进行归一化处理,得到归一化处理后的第一夹角。
其中,在本发明的具体实施例中,对所有第一夹角进行归一化处理是为了将所有第一夹角的角度归一至[0,π]的范围内,以便后续比对第一夹角的大小。
步骤35,将归一化处理后的所有第一夹角中角度最小的第一夹角对应的第一交点作为第一目标交点。
步骤36,调用电子地图软件,计算第一目标交点与第二实际地理位置之间的一条或多条第二有效路线。
具体的,上述电子地图软件可以为GIS地图软件,以便在调用电子地图软件确定第二有效路线时,确保确定出的结果是真实有效的,以便能基于这些数据得到目标监控对象的精细化轨迹路线。
步骤37,根据第二有效路线的数量,确定第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线。
具体的,当第二有效路线的数量为一个时,确定第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线的具体实现方式为:首先调用电子地图软件,计算第一实际地理位置到第一目标交点的第一最短有效路线,以及第一目标交点到第二实际地理位置的第二最短有效路线;然后按照从第一实际地理位置经第一目标交点到第二实际地理位置的顺序,顺序连接第一最短有效路线和第二最短有效路线,得到第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线。
其中,上述第一最短有效路线是指使用电子地图软件计算出的、从第一实际地理位置到第一目标交点的距离最短的有效路线,第二最短有效路线是指使用电子地图软件计算出的、从第一目标交点到第二实际地理位置的距离最短的有效路线。且在本发明的具体实施例中,上述第一最短有效路线和第二最短有效路线均可通过GIS地图软件计算得到,以确保第一最短有效路线和第二最短有效路线均是真实有效的,后续能基于这些数据得到目标监控对象的精细化轨迹路线。
而当第二有效路线的数量为多个时,如图4所示,确定第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线的具体实现方式包括如下步骤:
步骤41,确定一以第二实际地理位置为圆心、第二预设长度值为半径的第二圆。
其中,在本发明的具体实施例中,上述第二预设长度值可根据具体的地理形势进行设定,如设定为30米。
步骤42,对与第二实际地理位置对应的目标时间点对应的目标监控图像中出现的目标监控对象进行跟踪,获得目标监控对象的第二线性轨迹方程。
其中,在本发明的具体实施例中,具体可通过卡尔曼滤波等算法对目标监控图像中出现的目标监控对象进行跟踪,以获得目标监控对象的第二线性轨迹方程。
步骤43,分别针对每个第二有效路线,确定该第二有效路线与第二圆的第二交点,并确定从第二交点至第二实际地理位置的第二向量,计算第二线性轨迹方程与第二向量之间的第二夹角。
步骤44,分别针对计算得到的所有第二夹角中的每个第二夹角,对该第二夹角进行归一化处理,得到归一化处理后的第二夹角。
其中,在本发明的具体实施例中,对所有第二夹角进行归一化处理是为了将所有第二夹角的角度归一至[0,π]的范围内,以便后续比对第二夹角的大小。
步骤45,将归一化处理后的所有第二夹角中角度最大的第二夹角对应的第二交点作为第二目标交点。
步骤46,调用电子地图软件,计算第一实际地理位置到第一目标交点的第三最短有效路线,第一目标交点到第二目标交点的第四最短有效路线,以及第二目标交点到第二实际地理位置的第五最短有效路线。
其中,上述第三最短有效路线是指使用电子地图软件计算出的、从第一实际地理位置到第一目标交点的距离最短的有效路线,第四最短有效路线是指使用电子地图软件计算出的、从第一目标交点到第二目标交点的距离最短的有效路线,第五最短有效路线是指使用电子地图软件计算出的、从第二目标交点到第二实际地理位置的距离最短的有效路线。且在本发明的具体实施例中,上述第三最短有效路线、第四最短有效路线和第五最短有效路线均可通过GIS地图软件计算得到,以确保第三最短有效路线、第四最短有效路线和第五最短有效路线均是真实有效的,后续能基于这些数据得到目标监控对象的精细化轨迹路线。
步骤47,按照从第一实际地理位置经第一目标交点、第二目标交点到第二实际地理位置的顺序,顺序连接第三最短有效路线、第四最短有效路线和第五最短有效路线,得到第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线。
其中,在本发明的具体实施例中,在使用前述各种方式生成目标监控对象的轨迹路线后,即在上述步骤14,根据所有目标时间点对应的实际地理位置,生成目标监控对象的轨迹路线的步骤之后,上述方法还包括如下步骤:首先在电子地图上描绘目标监控对象的轨迹路线;然后显示描绘有轨迹路线的电子地图,以使用户能快速清楚目标监控对象的轨迹路线。
在此以一实例阐述使用上述轨迹路线生成方法生成的轨迹路线。如图5所示,在该实例中,假设监控区域内包括9个建筑物(即图5中的9个矩形框),设有标识符分别为①、②、③、④的4个监控设备,这4个监控设备均有采集到包含有目标监控对象的人脸图像的监控图像,此时若使用现有方式生成的目标监控对象的轨迹路线为图5中连接①、②、③、④的虚线,而使用本发明提供的上述轨迹路线生成方法生成的目标监控对象的轨迹路线为图5中连接①、②、③、④的实线。可见,通过本发明提供的上述轨迹路线生成方法生成的目标监控对象的轨迹路线为目标监控对象的精细化轨迹路线,能清楚描述出目标监控对象的行动路线。
另外,如图6所示,本发明的具体实施例还提供了一种轨迹路线生成设备,该轨迹路线生成设备6包括存储器61、处理器62以及存储在存储器61中并可在处理器62上运行的计算机程序63,该处理器62执行计算机程序63时实现上述的轨迹路线生成方法的步骤。
具体的,处理器62执行计算机程序63时实现如下步骤:获取目标监控对象的人脸图像信息;从监控图像库中确定出与人脸图像信息匹配的目标监控图像,并获取每个目标监控图像被采集到的目标时间点以及采集每个目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置;根据每个目标监控图像中的图像参数以及采集该目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置,得到目标监控对象在该目标监控图像被采集时对应的目标时间点的实际地理位置;根据所有目标时间点对应的实际地理位置,生成目标监控对象的轨迹路线。其中,监控图像库中按照不同的监控对象,分别存储有每个监控对象对应的监控图像数据,监控图像数据包括对应的监控对象被监控区域内的监控设备采集到的包含有该监控对象的人脸图像的监控图像、监控图像被采集到的时间点以及采集监控图像的监控设备的地理位置。
可选的,处理器62执行计算机程序63时还实现如下步骤:按照所有目标时间点的先后顺序,对得到的所有实际地理位置进行排序,并将排序后的所有实际地理位置作为位置集合;确定位置集合中每相邻两个实际地理位置之间的行进路线;按照位置集合中所有实际地理位置的排序,顺序连接确定出的所有行进路线,得到目标监控对象的轨迹路线。
可选的,处理器62执行计算机程序63时还实现如下步骤:分别针对位置集合中任意相邻的第一实际地理位置和第二实际地理位置,执行以下步骤:调用包含地理信息的电子地图软件,确定第一实际地理位置和第二实际地理位置之间最短有效路线的第一路程值和路程偏移阈值,并获取从第一实际地理位置到第二实际地理位置的一条或多条第一有效路线;其中,第一有效路线的第二路程值小于第一路程值与路程偏移阈值的和值;根据第一有效路线的数量,确定第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线。
可选的,处理器62执行计算机程序63时还实现如下步骤:当第一有效路线的数量为一个时,将第一有效路线作为第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线。
可选的,处理器62执行计算机程序63时还实现如下步骤:当第一有效路线的数量为多个时,确定一以第一实际地理位置为圆心、第一预设长度值为半径的第一圆;对与第一实际地理位置对应的目标时间点对应的目标监控图像中出现的目标监控对象进行跟踪,获得目标监控对象的第一线性轨迹方程;分别针对每个第一有效路线,确定该第一有效路线与第一圆的第一交点,并确定从第一实际地理位置至第一交点的第一向量,计算第一线性轨迹方程与第一向量之间的第一夹角;分别针对计算得到的所有第一夹角中的每个第一夹角,对该第一夹角进行归一化处理,得到归一化处理后的第一夹角;将归一化处理后的所有第一夹角中角度最小的第一夹角对应的第一交点作为第一目标交点;调用电子地图软件,计算第一目标交点与第二实际地理位置之间的一条或多条第二有效路线;根据第二有效路线的数量,确定第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线。
可选的,处理器62执行计算机程序63时还实现如下步骤:当第二有效路线的数量为一个时,调用电子地图软件,计算第一实际地理位置到第一目标交点的第一最短有效路线,以及第一目标交点到第二实际地理位置的第二最短有效路线;按照从第一实际地理位置经第一目标交点到第二实际地理位置的顺序,顺序连接第一最短有效路线和第二最短有效路线,得到第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线。
可选的,处理器62执行计算机程序63时还实现如下步骤:当第二有效路线的数量为多个时,确定一以第二实际地理位置为圆心、第二预设长度值为半径的第二圆;对与第二实际地理位置对应的目标时间点对应的目标监控图像中出现的目标监控对象进行跟踪,获得目标监控对象的第二线性轨迹方程;分别针对每个第二有效路线,确定该第二有效路线与第二圆的第二交点,并确定从第二交点至第二实际地理位置的第二向量,计算第二线性轨迹方程与第二向量之间的第二夹角;分别针对计算得到的所有第二夹角中的每个第二夹角,对该第二夹角进行归一化处理,得到归一化处理后的第二夹角;将归一化处理后的所有第二夹角中角度最大的第二夹角对应的第二交点作为第二目标交点;调用电子地图软件,计算第一实际地理位置到第一目标交点的第三最短有效路线,第一目标交点到第二目标交点的第四最短有效路线,以及第二目标交点到第二实际地理位置的第五最短有效路线;按照从第一实际地理位置经第一目标交点、第二目标交点到第二实际地理位置的顺序,顺序连接第三最短有效路线、第四最短有效路线和第五最短有效路线,得到第一实际地理位置和第二实际地理位置之间的行进路线。
可选的,处理器62执行计算机程序63时还实现如下步骤:在电子地图上描绘目标监控对象的轨迹路线;显示描绘有轨迹路线的电子地图。
即,在本发明的具体实施例中,轨迹路线生成设备6的处理器62执行计算机程序63时实现上述的轨迹路线生成方法的步骤,能得到目标监控对象的精细化轨迹路线,确保判定监控对象的行动轨迹的准确性。
示例性的,上述轨迹路线生成设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该轨迹路线生成设备6可包括,但不仅限于处理器62、存储器61。本领域技术人员可以理解,所述示意图仅仅是轨迹路线生成设备6的示例,并不构成对轨迹路线生成设备6的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如轨迹路线生成设备6还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
需要说明的是,由于轨迹路线生成设备6的处理器62执行计算机程序63时实现上述的轨迹路线生成方法的步骤,因此上述轨迹路线生成方法的所有实施例均适用于该轨迹路线生成设备6,且均能达到相同或相似的有益效果。
此外,本发明的具体实施例还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的轨迹路线生成方法的步骤。
即,在本发明的具体实施例中,计算机可读存储介质的计算机程序被处理器执行时实现上述的轨迹路线生成方法的步骤,能得到目标监控对象的精细化轨迹路线,确保判定监控对象的行动轨迹的准确性。
示例性的,计算机可读存储介质的计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需要说明的是,由于计算机可读存储介质的计算机程序被处理器执行时实现上述的轨迹路线生成方法的步骤,因此上述轨迹路线生成方法的所有实施例均适用于该计算机可读存储介质,且均能达到相同或相似的有益效果。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种轨迹路线生成方法,其特征在于,包括:
获取目标监控对象的人脸图像信息;
从监控图像库中确定出与所述人脸图像信息匹配的目标监控图像,并获取每个所述目标监控图像被采集到的目标时间点以及采集每个所述目标监控图像的目标监控设备的目标地理位置;
根据每个所述目标监控图像中的图像参数以及采集该目标监控图像的所述目标监控设备的目标地理位置,得到所述目标监控对象在该目标监控图像被采集时对应的所述目标时间点的实际地理位置;
根据所有所述目标时间点对应的所述实际地理位置,生成所述目标监控对象的轨迹路线。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所有所述目标时间点对应的所述实际地理位置,生成所述目标监控对象的轨迹路线的步骤,包括:
按照所述所有目标时间点的先后顺序,对得到的所有实际地理位置进行排序,并将排序后的所有实际地理位置作为位置集合;
确定所述位置集合中每相邻两个实际地理位置之间的行进路线;
按照所述位置集合中所有实际地理位置的排序,顺序连接确定出的所有行进路线,得到所述目标监控对象的轨迹路线。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述位置集合中每相邻两个实际地理位置之间的行进路线的步骤,包括:
分别针对所述位置集合中任意相邻的第一实际地理位置和第二实际地理位置,执行以下步骤:
调用包含地理信息的电子地图软件,确定所述第一实际地理位置和所述第二实际地理位置之间最短有效路线的第一路程值和路程偏移阈值,并获取从所述第一实际地理位置到所述第二实际地理位置的一条或多条第一有效路线;其中,所述第一有效路线的第二路程值小于所述第一路程值与所述路程偏移阈值的和值;
根据所述第一有效路线的数量,确定所述第一实际地理位置和所述第二实际地理位置之间的行进路线。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一有效路线的数量,确定所述第一实际地理位置和所述第二实际地理位置之间的行进路线的步骤,包括:
当所述第一有效路线的数量为一个时,将所述第一有效路线作为所述第一实际地理位置和所述第二实际地理位置之间的行进路线。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一有效路线的数量,确定所述第一实际地理位置和所述第二实际地理位置之间的行进路线的步骤,包括:
当所述第一有效路线的数量为多个时,确定一以所述第一实际地理位置为圆心、第一预设长度值为半径的第一圆;
对与所述第一实际地理位置对应的目标时间点对应的目标监控图像中出现的所述目标监控对象进行跟踪,获得所述目标监控对象的第一线性轨迹方程;
分别针对每个所述第一有效路线,确定该第一有效路线与所述第一圆的第一交点,并确定从所述第一实际地理位置至所述第一交点的第一向量,计算所述第一线性轨迹方程与所述第一向量之间的第一夹角;
分别针对计算得到的所有第一夹角中的每个第一夹角,对该第一夹角进行归一化处理,得到归一化处理后的第一夹角;
将归一化处理后的所有第一夹角中角度最小的第一夹角对应的第一交点作为第一目标交点;
调用所述电子地图软件,计算所述第一目标交点与所述第二实际地理位置之间的一条或多条第二有效路线;
根据所述第二有效路线的数量,确定所述第一实际地理位置和所述第二实际地理位置之间的行进路线。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二有效路线的数量,确定所述第一实际地理位置和所述第二实际地理位置之间的行进路线的步骤,包括:
当所述第二有效路线的数量为一个时,调用所述电子地图软件,计算所述第一实际地理位置到所述第一目标交点的第一最短有效路线,以及所述第一目标交点到所述第二实际地理位置的第二最短有效路线;
按照从所述第一实际地理位置经所述第一目标交点到所述第二实际地理位置的顺序,顺序连接所述第一最短有效路线和所述第二最短有效路线,得到所述第一实际地理位置和所述第二实际地理位置之间的行进路线。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二有效路线的数量,确定所述第一实际地理位置和所述第二实际地理位置之间的行进路线的步骤,包括:
当所述第二有效路线的数量为多个时,确定一以所述第二实际地理位置为圆心、第二预设长度值为半径的第二圆;
对与所述第二实际地理位置对应的目标时间点对应的目标监控图像中出现的所述目标监控对象进行跟踪,获得所述目标监控对象的第二线性轨迹方程;
分别针对每个第二有效路线,确定该第二有效路线与所述第二圆的第二交点,并确定从所述第二交点至所述第二实际地理位置的第二向量,计算所述第二线性轨迹方程与所述第二向量之间的第二夹角;
分别针对计算得到的所有第二夹角中的每个第二夹角,对该第二夹角进行归一化处理,得到归一化处理后的第二夹角;
将归一化处理后的所有第二夹角中角度最大的第二夹角对应的第二交点作为第二目标交点;
调用所述电子地图软件,计算所述第一实际地理位置到所述第一目标交点的第三最短有效路线,所述第一目标交点到所述第二目标交点的第四最短有效路线,以及所述第二目标交点到所述第二实际地理位置的第五最短有效路线;
按照从所述第一实际地理位置经所述第一目标交点、所述第二目标交点到所述第二实际地理位置的顺序,顺序连接所述第三最短有效路线、所述第四最短有效路线和所述第五最短有效路线,得到所述第一实际地理位置和所述第二实际地理位置之间的行进路线。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据所有所述目标时间点对应的所述实际地理位置,生成所述目标监控对象的轨迹路线的步骤之后,所述方法还包括:
在电子地图上描绘所述目标监控对象的轨迹路线;
显示描绘有所述轨迹路线的电子地图。
9.一种轨迹路线生成设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的轨迹路线生成方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的轨迹路线生成方法的步骤。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111680662A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-09-18 | 苏州数字地图信息科技股份有限公司 | 一种轨迹确定方法、系统、设备及计算机可读存储介质 |
CN111967298A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-11-20 | 付怀普 | 一种车辆监控方法、系统及存储介质 |
CN112836089A (zh) * | 2021-01-28 | 2021-05-25 | 浙江大华技术股份有限公司 | 运动轨迹的确认方法及装置、存储介质、电子装置 |
CN114297437A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-08 | 重庆紫光华山智安科技有限公司 | 一种基于图像聚档的档案展示方法、装置及设备 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050104961A1 (en) * | 2003-11-17 | 2005-05-19 | Mei Han | Video surveillance system in which trajectory hypothesis spawning allows for trajectory splitting and/or merging |
CN102306290A (zh) * | 2011-10-14 | 2012-01-04 | 刘伟华 | 一种基于视频的人脸跟踪识别技术 |
CN103644922A (zh) * | 2013-12-05 | 2014-03-19 | 北京盛世光明软件股份有限公司 | 判断偏离预设行动路线的方法及系统 |
CN105391978A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-03-09 | 南京南自信息技术有限公司 | 一种ptz摄像机目标定位方法 |
CN105989610A (zh) * | 2015-01-29 | 2016-10-05 | 中兴通讯股份有限公司 | 目标跟踪方法及装置 |
CN106651916A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-10 | 深圳市深网视界科技有限公司 | 一种目标的定位跟踪方法及装置 |
CN107585163A (zh) * | 2016-07-07 | 2018-01-16 | 阿尔派株式会社 | 移动路线生成装置以及移动路线生成方法 |
CN107727079A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-02-23 | 湖北航天飞行器研究所 | 一种微小型无人机全捷联下视相机的目标定位方法 |
CN107871114A (zh) * | 2016-09-23 | 2018-04-03 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种推送目标人员跟踪信息的方法、装置及系统 |
CN108197565A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-22 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 基于人脸识别的目标寻踪方法及系统 |
-
2018
- 2018-09-27 CN CN201811133155.7A patent/CN110956062B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050104961A1 (en) * | 2003-11-17 | 2005-05-19 | Mei Han | Video surveillance system in which trajectory hypothesis spawning allows for trajectory splitting and/or merging |
CN102306290A (zh) * | 2011-10-14 | 2012-01-04 | 刘伟华 | 一种基于视频的人脸跟踪识别技术 |
CN103644922A (zh) * | 2013-12-05 | 2014-03-19 | 北京盛世光明软件股份有限公司 | 判断偏离预设行动路线的方法及系统 |
CN105989610A (zh) * | 2015-01-29 | 2016-10-05 | 中兴通讯股份有限公司 | 目标跟踪方法及装置 |
CN105391978A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-03-09 | 南京南自信息技术有限公司 | 一种ptz摄像机目标定位方法 |
CN107585163A (zh) * | 2016-07-07 | 2018-01-16 | 阿尔派株式会社 | 移动路线生成装置以及移动路线生成方法 |
CN107871114A (zh) * | 2016-09-23 | 2018-04-03 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种推送目标人员跟踪信息的方法、装置及系统 |
CN106651916A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-10 | 深圳市深网视界科技有限公司 | 一种目标的定位跟踪方法及装置 |
CN107727079A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-02-23 | 湖北航天飞行器研究所 | 一种微小型无人机全捷联下视相机的目标定位方法 |
CN108197565A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-22 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 基于人脸识别的目标寻踪方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
徐汝东等: "可量测视频目标动态轨迹生成及GIS应用", 《武汉大学学报(信息科学版)》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111680662A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-09-18 | 苏州数字地图信息科技股份有限公司 | 一种轨迹确定方法、系统、设备及计算机可读存储介质 |
CN111680662B (zh) * | 2020-06-19 | 2024-03-12 | 苏州数字地图信息科技股份有限公司 | 一种轨迹确定方法、系统、设备及计算机可读存储介质 |
CN111967298A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-11-20 | 付怀普 | 一种车辆监控方法、系统及存储介质 |
CN112836089A (zh) * | 2021-01-28 | 2021-05-25 | 浙江大华技术股份有限公司 | 运动轨迹的确认方法及装置、存储介质、电子装置 |
CN112836089B (zh) * | 2021-01-28 | 2023-08-22 | 浙江大华技术股份有限公司 | 运动轨迹的确认方法及装置、存储介质、电子装置 |
CN114297437A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-08 | 重庆紫光华山智安科技有限公司 | 一种基于图像聚档的档案展示方法、装置及设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110956062B (zh) | 2023-05-12 |
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