CN113221764B - 一种快速行人再识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种快速行人再识别方法，属于行人再识别技术领域，包括以下步骤：S1：检测出所有指定视频帧中的待识别行人；S2：在所有指定视频帧中分别构建三维空间坐标系；S3：获取待识别行人的特征点A、B、C在三维空间坐标系中的坐标；S4：求取B与C之间在Z轴上的差值Pn；S5：求取B与A之间在Y轴上的差值Qn；S6：求取C与A之间在Y轴上的差值Wn；S7：将待检测视频帧中行人的特征点标记为a、b、c，求取Pj、Qj与Wj；S8：将Pj与Pn进行匹配、Qj与Qn进行匹配、Wj与Wn进行匹配；S9：根据匹配结果确认待检测视频帧中的待识别行人。本发明，通过对行人的头顶、两侧肩峰的相对位置进行检测，能够快速有效地对行人进行再识别。

Description

一种快速行人再识别方法
技术领域
本发明涉及一种行人再识别技术领域，具体是一种快速行人再识别方法。
背景技术
行人再识别是图像处理和模式识别研究的重要领域之一；所谓行人再识别，是指将某个待识别行人作为搜索源，在其他的没有重复视线的摄像头所采集到的视频图像里自动地找到这一搜索源的算法，其主要难点在于同一目标在不同场景下受光照、视角、遮挡等干扰因素的影响呈现出极大的类内差异。
现有行人再识别主要通过衣物和面容来进行识别。但是，当出现与待识别行人身穿同样衣物的行人时，识别过程中不好判断。特别是行人从摄像头的背面走过，而摄像头采集不到行人的面容，只能采集到行人的侧影与背影时，这给行人再识别造成了很大的困扰。
现有技术存在如下问题：摄像头无法在没有行人面容只有行人侧影与背影时快速对行人进行再识别。因此，本领域技术人员提供了一种快速行人再识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种快速行人再识别方法，通过对行人的头顶、两侧肩峰的相对位置进行检测，能够快速有效地对行人进行再识别，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种快速行人再识别方法，包括以下步骤：
S1：检测出所有指定视频帧中的待识别行人；
S2：在所有指定视频帧中分别构建三维空间坐标系；
S3：获取待识别行人的特征点在三维空间坐标系中的坐标；
S31：将待识别行人的头顶标记为A，则在所有指定视频帧中A的坐标分别为(Xa1、Ya1、Za1)、(Xa2、Ya2、Za2)、…、(Xan、Yan、Zan)，其中n为正整数；
S31：将待识别行人的一侧肩峰标记为B，则在所有指定视频帧中B的坐标分别为(Xb1、Yb1、Zb1)、(Xb2、Yb2、Zb2)、…、(Xbn、Ybn、Zbn)，其中n为正整数；
S31：将待识别行人的另一侧肩峰标记为C，则在所有指定视频帧中C的坐标分别为(Xc1、Yc1、Zc1)、(Xc2、Yc2、Zc2)、…、(Xcn、Ycn、Zcn)，其中n为正
整数；
S4：根据S3中所有指定视频帧的A、B、C坐标，求取B与C之间在Z轴上的差值Pn＝|Zbn—Zcn|，其中n为正整数；
S5：根据S3中所有指定视频帧的A、B、C坐标，求取B与A之间在Y轴上的差值Qn＝|Ybn—Yan|，其中n为正整数；
S6：根据S3中所有指定视频帧的A、B、C坐标，求取C与A之间在Y轴上的差值Wn＝|Ycn—Yan|，其中n为正整数；
S7：在待检测视频帧中构建三维空间坐标系，并将每个行人的头顶标记为a、一侧肩峰标记为b、另一侧肩峰标记为c，求取b与c之间在Z轴上的差值Pj、b与a之间在Y轴上的差值Qj、c与a之间在Y轴上的差值Wj；
S8：将Pj与Pn进行匹配、Qj与Qn进行匹配、Wj与Wn进行匹配；
S9：根据匹配结果确认待检测视频帧中的待识别行人。
本发明将待识别行人的头顶、两侧肩峰分别标记为A、B、C，并建立三维空间坐标系确定A、B、C空间坐标。通过A、B、C空间坐标求取B与C之间在Z轴上的差值，进而确定该待识别行人的高低肩情况。通过A、B、C空间坐标求取B与A之间在Y轴上的差值以及C与A之间在Y轴上的差值，进而确定该待识别行人的驼背情况。最后根据待识别行人的驼背情况与高低肩情况确定行人的走路姿势，通过匹配行人走路时头顶以及两侧肩峰的相对位置来快速再识别行人。
作为本发明进一步的方案：所述指定视频帧为以待识别行人出现在视频中的时间为起始时间，每隔2S抽取一帧图像，直至待识别行人离开视频。
该设置进行多点采集，避免行人在偶尔更改走路姿势时被采集到，进而防止影响检测结果。
作为本发明再进一步的方案：所述S8中的具体匹配过程为：
1)：将Pj与Pn进行匹配；
2)：若Pj与任一一个Pn匹配则检测结果显示肩峰吻合；若Pj不与任一一个Pn匹配则检测结果显示肩峰不吻合；
3)：将Qj与Qn进行匹配；
4)：若Qj与任一一个Qn匹配则检测结果显示第一肩顶吻合；若Qj不与任一一个Qn匹配则检测结果显示第一肩顶不吻合；
5)：Wj与Wn进行匹配；
6)：若Wj与任一一个Wn匹配则检测结果显示第二肩顶吻合；若Wj不与任一一个Wn匹配则检测结果显示第二肩顶不吻合。
通过将实时检测特诊与以往任意检测特诊做匹配，能够快速有效地对行人进行识别。
作为本发明再进一步的方案：所述S9中具体确定过程为：
(1)：将肩峰、第一肩顶、第二肩顶三项均吻合的结果标记为三级匹配；
(2)：将肩峰、第一肩顶、第二肩顶三项中任意两项吻合的结果标记为二级匹配；
(3)：将肩峰、第一肩顶、第二肩顶三项中任意一项吻合的结果标记为一级匹配；
(4)：三级匹配的确认度最高，二级匹配的确认度次之，一级匹配的确认度最低。
工作人员可以根据确认度的高低优先查看确认度最高的行人，减少辨别时间。
作为本发明再进一步的方案：所述S7中Pj、Qj、Wj的具体求取过程为：
SS1：将a的坐标在构建的三维空间坐标系中标记为(Xaj、Yaj、Zaj)；
SS2：将b的坐标在构建的三维空间坐标系中标记为(Xbj、Ybj、Zbj)；
SS3：将c的坐标在构建的三维空间坐标系中标记为(Xcj、Ycj、Zcj)；
SS1：求取Pj＝|Zbj—Zcj|；
SS1：求取Qj＝|Ybj—Yaj|；
SS1：求取Wj＝|Ycj—Yaj|。
通过实时求取的Pj、Qj、Wj，快速有效地得知行人匹配结果，进而对行人进行快速再识别。
作为本发明再进一步的方案：所述构建三维空间坐标系时以行人双脚之间的中点为原点，并以行人前进方向为Y轴。
该设置工作人员更加直观的看清行人身上三个特征点的相对位置，也方便后期求取相对数值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
每个人的走路姿势都会有些区别，而本发明将待识别行人的头顶、两侧肩峰分别标记为A、B、C，并建立三维空间坐标系确定A、B、C空间坐标。通过A、B、C空间坐标求取B与C之间在Z轴上的差值，进而确定该待识别行人的高低肩情况。通过A、B、C空间坐标求取B与A之间在Y轴上的差值以及C与A之间在Y轴上的差值，进而确定该待识别行人的驼背情况。最后根据待识别行人的驼背情况与高低肩情况确定行人的走路姿势，通过匹配行人走路时头顶以及两侧肩峰的相对位置来快速再识别行人。此外，将匹配结果分成三个等级能够帮助工作人员快速查看确认度最高的行人，节省时间。
附图说明
图1为一种快速行人再识别方法的流程示意图；
图2为一种快速行人再识别方法中A、B、C空间坐标示意图。
具体实施方式
请参阅图1～2，本发明实施例中，一种快速行人再识别方法，包括以下步骤：
S1：检测出所有指定视频帧中的待识别行人。
S2：在所有指定视频帧中分别构建三维空间坐标系。
S3：获取待识别行人的特征点在三维空间坐标系中的坐标。
S31：将待识别行人的头顶标记为A，则在所有指定视频帧中A的坐标分别为(Xa1、Ya1、Za1)、(Xa2、Ya2、Za2)、…、(Xan、Yan、Zan)，其中n为正整数。
S31：将待识别行人的一侧肩峰标记为B，则在所有指定视频帧中B的坐标分别为(Xb1、Yb1、Zb1)、(Xb2、Yb2、Zb2)、…、(Xbn、Ybn、Zbn)，其中n为正整数。
S31：将待识别行人的另一侧肩峰标记为C，则在所有指定视频帧中C的坐标分别为(Xc1、Yc1、Zc1)、(Xc2、Yc2、Zc2)、…、(Xcn、Ycn、Zcn)，其中n为正整数。
S4：根据S3中所有指定视频帧的A、B、C坐标，求取B与C之间在Z轴上的差值Pn＝|Zbn—Zcn|，其中n为正整数。
S5：根据S3中所有指定视频帧的A、B、C坐标，求取B与A之间在Y轴上的差值Qn＝|Ybn—Yan|，其中n为正整数。
S6：根据S3中所有指定视频帧的A、B、C坐标，求取C与A之间在Y轴上的差值Wn＝|Ycn—Yan|，其中n为正整数。
S7：在待检测视频帧中构建三维空间坐标系，并将每个行人的头顶标记为a、一侧肩峰标记为b、另一侧肩峰标记为c，求取b与c之间在Z轴上的差值Pj、b与a之间在Y轴上的差值Qj、c与a之间在Y轴上的差值Wj。
S8：将Pj与Pn进行匹配、Qj与Qn进行匹配、Wj与Wn进行匹配。
S9：根据匹配结果确认待检测视频帧中的待识别行人。
本发明将待识别行人的头顶、两侧肩峰分别标记为A、B、C，并建立三维空间坐标系确定A、B、C空间坐标。通过A、B、C空间坐标求取B与C之间在Z轴上的差值，进而确定该待识别行人的高低肩情况。通过A、B、C空间坐标求取B与A之间在Y轴上的差值以及C与A之间在Y轴上的差值，进而确定该待识别行人的驼背情况。最后根据待识别行人的驼背情况与高低肩情况确定行人的走路姿势，通过匹配行人走路时头顶以及两侧肩峰的相对位置来快速再识别行人。
在本实施例中：所述指定视频帧为以待识别行人出现在视频中的时间为起始时间，每隔2S抽取一帧图像，直至待识别行人离开视频。该设置确保定视频帧是通过多点采集得来的，避免行人在偶尔更改走路姿势时被采集到，进而防止影响检测结果。
在本实施例中：所述S8中的具体匹配过程为：
1)：将Pj与Pn进行匹配。
2)：若Pj与任一一个Pn匹配则检测结果显示肩峰吻合。若Pj不与任一一个Pn匹配则检测结果显示肩峰不吻合。
3)：将Qj与Qn进行匹配。
4)：若Qj与任一一个Qn匹配则检测结果显示第一肩顶吻合。若Qj不与任一一个Qn匹配则检测结果显示第一肩顶不吻合。
5)：Wj与Wn进行匹配。
6)：若Wj与任一一个Wn匹配则检测结果显示第二肩顶吻合。若Wj不与任一一个Wn匹配则检测结果显示第二肩顶不吻合。
通过将实时检测特诊与以往任意检测特诊做匹配，能够快速有效地对行人进行识别。
在本实施例中：所述S9中具体确定过程为：
(1)：将肩峰、第一肩顶、第二肩顶三项均吻合的结果标记为三级匹配。
(2)：将肩峰、第一肩顶、第二肩顶三项中任意两项吻合的结果标记为二级匹配。
(3)：将肩峰、第一肩顶、第二肩顶三项中任意一项吻合的结果标记为一级匹配。
(4)：三级匹配的确认度最高，二级匹配的确认度次之，一级匹配的确认度最低。
工作人员可以根据确认度的高低优先查看确认度最高的行人，减少辨别时间。
作为本发明再进一步的方案：所述S7中Pj、Qj、Wj的具体求取过程为：
SS1：将a的坐标在构建的三维空间坐标系中标记为(Xaj、Yaj、Zaj)。
SS2：将b的坐标在构建的三维空间坐标系中标记为(Xbj、Ybj、Zbj)。
SS3：将c的坐标在构建的三维空间坐标系中标记为(Xcj、Ycj、Zcj)。
SS1：求取Pj＝|Zbj—Zcj|。
SS1：求取Qj＝|Ybj—Yaj|。
SS1：求取Wj＝|Ycj—Yaj|。
通过实时求取的Pj、Qj、Wj，快速有效地得知行人匹配结果，进而对行人进行快速再识别。
在本实施例中：所述构建三维空间坐标系时以行人双脚之间的中点为原点，并以行人前进方向为Y轴。该设置工作人员更加直观的看清行人身上三个特征点的相对位置，也方便后期求取相对数值。
本发明将待识别行人的头顶、两侧肩峰分别标记为A、B、C，并建立三维空间坐标系确定A、B、C空间坐标。通过A、B、C空间坐标求取B与C之间在Z轴上的差值，进而确定该待识别行人的高低肩情况。通过A、B、C空间坐标求取B与A之间在Y轴上的差值以及C与A之间在Y轴上的差值，进而确定该待识别行人的驼背情况。最后根据待识别行人的驼背情况与高低肩情况确定行人的走路姿势，通过匹配行人走路时头顶以及两侧肩峰的相对位置来快速再识别行人。此外，将匹配结果分成三个等级能够帮助工作人员快速查看确认度最高的行人，节省时间。
以上所述的，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种快速行人再识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：检测出所有指定视频帧中的待识别行人；
S2：在所有指定视频帧中分别构建三维空间坐标系；
S3：获取待识别行人的特征点在三维空间坐标系中的坐标；
S31：将待识别行人的头顶标记为A，则在所有指定视频帧中A的坐标分别为(Xa1、Ya1、Za1)、(Xa2、Ya2、Za2)、…、(Xan、Yan、Zan)，其中n为正整数；
S31：将待识别行人的一侧肩峰标记为B，则在所有指定视频帧中B的坐标分别为(Xb1、Yb1、Zb1)、(Xb2、Yb2、Zb2)、…、(Xbn、Ybn、Zbn)，
其中n为正整数；
S31：将待识别行人的另一侧肩峰标记为C，则在所有指定视频帧中C的坐标分别为(Xc1、Yc1、Zc1)、(Xc2、Yc2、Zc2)、…、(Xcn、Ycn、Zcn)，
其中n为正整数；
S4：根据S3中所有指定视频帧的A、B、C坐标，求取B与C之间在Z轴上的差值Pn＝|Zbn—Zcn|，其中n为正整数；
S5：根据S3中所有指定视频帧的A、B、C坐标，求取B与A之间在Y轴上的差值Qn＝|Ybn—Yan|，其中n为正整数；
S6：根据S3中所有指定视频帧的A、B、C坐标，求取C与A之间在Y轴上的差值Wn＝|Ycn—Yan|，其中n为正整数；
S7：在待检测视频帧中构建三维空间坐标系，并将每个行人的头顶标记为a、一侧肩峰标记为b、另一侧肩峰标记为c，求取b与c之间在Z轴上的差值Pj、b与a之间在Y轴上的差值Qj、c与a之间在Y轴上的差值Wj；
S8：将Pj与Pn进行匹配、Qj与Qn进行匹配、Wj与Wn进行匹配；
S9：根据匹配结果确认待检测视频帧中的待识别行人；
所述指定视频帧为以待识别行人出现在视频中的时间为起始时间，每隔2S抽取一帧图像，直至待识别行人离开视频；
所述S8中的具体匹配过程为：
1)：将Pj与Pn进行匹配；
2)：若Pj与任一一个Pn匹配则检测结果显示肩峰吻合；若Pj不与任一一个Pn匹配则检测结果显示肩峰不吻合；
3)：将Qj与Qn进行匹配；
4)：若Qj与任一一个Qn匹配则检测结果显示第一肩顶吻合；若Qj不与任一一个Qn匹配则检测结果显示第一肩顶不吻合；
5)：Wj与Wn进行匹配；
6)：若Wj与任一一个Wn匹配则检测结果显示第二肩顶吻合；若Wj不与任一一个Wn匹配则检测结果显示第二肩顶不吻合；
所述S9中具体确定过程为：
(1)：将肩峰、第一肩顶、第二肩顶三项均吻合的结果标记为三级匹配；
(2)：将肩峰、第一肩顶、第二肩顶三项中任意两项吻合的结果标记为二级匹配；
(3)：将肩峰、第一肩顶、第二肩顶三项中任意一项吻合的结果标记为一级匹配；
(4)：三级匹配的确认度最高，二级匹配的确认度次之，一级匹配的确认度最低；
所述S7中Pj、Qj、Wj的具体求取过程为：
SS1：将a的坐标在构建的三维空间坐标系中标记为(Xaj、Yaj、Zaj)；
SS2：将b的坐标在构建的三维空间坐标系中标记为(Xbj、Ybj、Zbj)；
SS3：将c的坐标在构建的三维空间坐标系中标记为(Xcj、Ycj、Zcj)；
SS1：求取Pj＝|Zbj—Zcj|；
SS1：求取Qj＝|Ybj—Yaj|；
SS1：求取Wj＝|Ycj—Yaj|；
所述构建三维空间坐标系时以行人双脚之间的中点为原点，并以行人前进方向为Y轴。
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《一种单目视频下的人体量测参数计算方法》;刘少华等;《海军工程大学学报》;20130630;第25卷(第3期);第1段，第2节第1段 *

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CN113221764A (zh) 2021-08-06

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