CN113706574B - 一种移动轨迹确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种轨迹确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段，作为该指定设备组对应的轨迹片段；其中，各设备是：设置在指定区域内的同一设备类型的信息采集设备；利用指定设备组对应的轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段；针对属于同一目标的各个轨迹片段，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方法，能够实现针对部署有多个采集设备的指定区域，确定目标在指定区域内的完整移动轨迹。
Description
技术领域
本发明涉及监控技术领域，特别是涉及一种移动轨迹确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在实际应用中，通过确定目标的移动轨迹，进而，可以对目标的行为信息或者目标所出现区域的相关信息进行分析。例如，确定进入商场中的用户的移动轨迹，以分析得到用户所感兴趣的商品类别，或，商场中各商户的人流量等。
针对部署有多个采集设备的指定区域，在进入该指定区域的目标的移动过程中，目标可以经过多个采集设备的采集范围，即目标存在跨采集区域的移动行为。
那么，针对部署有多个采集设备的指定区域，如何确定目标在指定区域内的完整移动轨迹成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种移动轨迹确定方法、装置、电子设备及存储介质，以实现针对部署有多个采集设备的指定区域，确定目标在指定区域内的完整移动轨迹。
具体技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种移动轨迹确定方法，所述方法包括：
获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段，作为该指定设备组对应的轨迹片段；其中，所述各设备是：设置在指定区域内的同一设备类型的信息采集设备；
利用所述指定设备组对应的轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定所述指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段；其中，所述轨迹点的时空特征包括：所述轨迹点对应的位置信息和信息采集时间；
针对属于同一目标的各个轨迹片段，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
可选的，一种具体实现方式中，所述指定设备组的数量为多个，不同的指定设备组所对应的设备类型不同；
所述方法还包括：
计算对应于不同指定设备组的任两个完整移动轨迹之间的相似度；其中，任一完整移动轨迹对应的指定设备组为：拼接得到该完整移动轨迹的轨迹片段对应的指定设备组；
利用计算得到的相似度，确定第一类轨迹组；其中，所述第一类轨迹组中任两个轨迹的相似度满足预设相似条件，且所述第一类轨迹组中各个轨迹对应不同指定设备组；
按照预设拟合规则，对所述第一类轨迹组中的各个轨迹进行拟合，得到属于同一目标的全局移动轨迹。
可选的，一种具体实现方式中，每一全局移动轨迹关联有所属目标的标识信息；
所述方法还包括：
将所关联的标识信息相匹配的各个全局移动轨迹划分为一组，得到第二类轨迹组。
可选的，一种具体实现方式中，所述获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段的步骤，包括：
获取指定时间范围内，通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段；
所述方法还包括：
确定所得到的第二类轨迹组的数量，作为在所述指定时间范围内进入所述指定区域的目标的数量。
可选的，一种具体实现方式中，所述方法还包括：
基于所述第二类轨迹组对应的标识信息，在预设特征信息库中，确定与所述第二类轨迹组所属目标相匹配的特征信息；
其中，所述第二类轨迹组对应的标识信息包括：所述第二类轨迹组中各个轨迹所关联的标识信息；所述第二类轨迹组所属目标为：所述第二类轨迹组各个轨迹所属的同一目标。
可选的，一种具体实现方式中，所述基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹的步骤，包括：
按照各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行排序；
针对相邻的每两个轨迹片段，在第一片段中查找对应的信息采集时间与第二片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的目标点；其中，所述第一片段为：该两个轨迹片段中，第一个轨迹点对应的信息采集时间在前的轨迹片段；所述第二片段为：该两个轨迹片段中，除所述第一片段以外的轨迹片段；
针对相邻的每两个轨迹片段，将所述第一片段中的目标点与所述第二片段中第一个轨迹点进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
第二方面，本发明实施例提供了一种移动轨迹确定装置，所述装置包括：
片段获取模块，用于获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段，作为该指定设备组对应的轨迹片段；其中，所述各设备是：设置在指定区域内的同一设备类型的信息采集设备；
片段分类模块，用于利用所述指定设备组对应的轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定所述指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段；其中，所述轨迹点的时空特征包括：所述轨迹点对应的位置信息和信息采集时间；
片段拼接模块，用于针对属于同一目标的各个轨迹片段，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
可选的，一种具体实现方式中，所述指定设备组的数量为多个，不同的指定设备组所对应的设备类型不同；
所述装置还包括：
相似度计算模块，用于计算对应于不同指定设备组的任两个完整移动轨迹之间的相似度；其中，任一完整移动轨迹对应的指定设备组为：拼接得到该完整移动轨迹的轨迹片段对应的指定设备组；
轨迹分组模块，用于利用计算得到的相似度，确定第一类轨迹组；其中，所述第一类轨迹组中任两个轨迹的相似度满足预设相似条件，且所述第一类轨迹组中各个轨迹对应不同指定设备组；
轨迹拟合模块，用于按照预设拟合规则，对所述第一类轨迹组中的各个轨迹进行拟合，得到属于同一目标的全局移动轨迹。
可选的，一种具体实现方式中，每一全局移动轨迹关联有所属目标的标识信息；
所述装置还包括：
轨迹划分模块，用于将所关联的标识信息相匹配的各个全局移动轨迹划分为一组，得到第二类轨迹组。
可选的，一种具体实现方式中，所述片段获取模块具体用于：
获取指定时间范围内，通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段；
所述装置还包括：
数量确定模块，用于确定所得到的第二类轨迹组的数量，作为在所述指定时间范围内进入所述指定区域的目标的数量。
可选的，一种具体实现方式中，所述装置还包括：
信息匹配模块，用于基于所述第二类轨迹组对应的标识信息，在预设特征信息库中，确定与所述第二类轨迹组所属目标相匹配的特征信息；
其中，所述第二类轨迹组对应的标识信息包括：所述第二类轨迹组中各个轨迹所关联的标识信息；所述第二类轨迹组所属目标为：所述第二类轨迹组各个轨迹所属的同一目标。
可选的，一种具体实现方式中，所述片段拼接模块具体用于：
按照各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行排序；
针对相邻的每两个轨迹片段，在第一片段中查找对应的信息采集时间与第二片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的目标点；其中，所述第一片段为：该两个轨迹片段中，第一个轨迹点对应的信息采集时间在前的轨迹片段；所述第二片段为：该两个轨迹片段中，除所述第一片段以外的轨迹片段；
针对相邻的每两个轨迹片段，将所述第一片段中的目标点与所述第二片段中第一个轨迹点进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面提供的任一移动轨迹确定方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面提供的任一移动轨迹确定方法的步骤。
第五方面，本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的移动轨迹确定方法。
本发明实施例有益效果：
应用本发明实施例提供的方法，针对部署有多个信息采集设备的指定区域，设置在该指定区域内的指定设备组中各设备可以对进入自身采集区域的目标进行跟踪，从而，得到多个轨迹片段；进而，在确定所得到的各个轨迹片段中轨迹点的时空特征后，便可以确定该多个轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段。然后，针对属于同一目标的各个轨迹片段，便可以基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
其中，针对指定设备组中的各设备，由于信息采集设备能够对进入自身采集区域的目标进行跟踪，从而，可以得到由于跟踪所得到的多个轨迹片段。显然，每一轨迹片段即为目标在一信息采集设备的采集范围内的移动轨迹；而同一目标在不同信息采集设备的采集区域间移动时，其在该不同信息采集设备的采集区域内的移动轨迹中轨迹点的时空特征之间存在相关性，从而，便可以根据所得到的多个轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定属于同一目标的各个轨迹片段。进而，由于在移动过程中，目标是依次进入各设备的采集区域的，而各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间可以表征目标进入各设备的采集区域的先后顺序，从而，在基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行拼接时，便可以确定出移动过程中，目标依次进入各设备的采集区域的移动轨迹，从而，得到目标在部署有多个信息采集设备的指定区域内的完整移动轨迹。
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获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种移动轨迹确定方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一个具体实施例的示意图；
图3为图1中S103的一种具体实现方式的流程示意图；
图4为图1中S103的另一种具体实现方式的流程示意图
图5为本发明实施例提供的另一种移动轨迹确定方法的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的另一种移动轨迹确定方法的流程示意图；
图7为本发明实施例提供的另一种移动轨迹确定方法的流程示意图；
图8(a)为本发明实施例提供的另一种移动轨迹确定方法的流程示意图；
图8(b)为本发明实施例提供的另一种移动轨迹确定方法的流程示意图；
图9为本发明实施例提供的另一种移动轨迹确定装置的结构示意图；
图10为本发明实例提供的一种电子设备的结构示意图。
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，所描述的实施例仅仅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做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。
针对部署有多个采集设备的指定区域，在进入该指定区域的目标的移动过程中，目标可以经过多个采集设备的采集范围，即目标存在跨采集区域的移动行为。那么，针对部署有多个采集设备的指定区域，如何确定目标在指定区域内的完整移动轨迹成为亟待解决的问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种移动轨迹确定方法。
其中，本发明实施例提供的一种移动轨迹确定方法可以为：
获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段，作为该指定设备组对应的轨迹片段；其中，所述各设备是：设置在指定区域内的同一设备类型的信息采集设备；
利用所述指定设备组对应的轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定所述指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段；其中，所述轨迹点的时空特征包括：所述轨迹点对应的位置信息和信息采集时间；
针对属于同一目标的各个轨迹片段，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
需要说明的是，该移动轨迹确定方法可以应用于指定区域的监控系统的监控平台或者管理设备中，也可以应用于该监控系统之外，能够与指定区域的监控系统通信连接，以获取监控系统所得到的各类监控信息的其他电子设备中。其中，该其他设备不参与该监控系统的监控过程，仅从该监控系统获取各类监控信息，例如，与监控系统的管理平台通信连接的独立服务器等。
基于此，不对本发明实施例提供的一种移动轨迹确定方法的执行主体进行限定，以下简称电子设备。
此外，上述指定设备组中的各设备可以作为指定区域的监控系统中的监控设备对进入指定区域的目标进行监控。
应用本发明实施例提供的方法，针对部署有多个信息采集设备的指定区域，设置在该指定区域内的指定设备组中各设备可以对进入自身采集区域的目标进行跟踪，从而，得到多个轨迹片段；进而，在确定所得到的各个轨迹片段中轨迹点的时空特征后，便可以确定该多个轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段。然后，针对属于同一目标的各个轨迹片段，便可以基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
其中，针对指定设备组中的各设备，由于信息采集设备能够对进入自身采集区域的目标进行跟踪，从而，可以得到由于跟踪所得到的多个轨迹片段。显然，每一轨迹片段即为目标在一信息采集设备的采集范围内的移动轨迹；而同一目标在不同信息采集设备的采集区域间移动时，其在该不同信息采集设备的采集区域内的移动轨迹中轨迹点的时空特征之间存在相关性，从而，便可以根据所得到的多个轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定属于同一目标的各个轨迹片段。进而，由于在移动过程中，目标是依次进入各设备的采集区域的，而各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间可以表征目标进入各设备的采集区域的先后顺序，从而，在基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行拼接时，便可以确定出移动过程中，目标依次进入各设备的采集区域的移动轨迹，从而，得到目标在部署有多个信息采集设备的指定区域内的完整移动轨迹。
下面，对本发明实施例提供的一种移动轨迹确定方法进行具体说明。
图1为本发明实施例提供的一种移动轨迹确定方法的流程示意图。如图1所示，该方法可以包括如下步骤：
S101：获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段，作为该指定设备组对应的轨迹片段；
其中，各设备是：设置在指定区域内的同一设备类型的信息采集设备；
可以理解的，当信息采集设备检测到有目标进入自身的采集范围时，信息采集设备便可以对该目标进行跟踪，直至该目标离开自身的采集范围。
这样，针对进入一信息采集设备的目标而言，在目标在该信息采集设备的采集范围内的移动过程中，该信息采集设备在对该目标进行跟踪的过程中，便可以采集用于对该目标进行定位的位置信息。进而，便可以利用该位置信息，确定该目标在该信息采集设备的采集范围内的移动轨迹。而由于该目标的移动过程，可以经过多个信息采集设备的采集范围，因此，上述所确定的移动轨迹可以作为该目标的完整移动轨迹中的一轨迹片段。
并且，由于信息采集设备是设置在指定区域内的，因此，当目标进入信息采集设备的采集范围内时，也就可以确定目标进入了该指定区域，也就是说，在本发明实施例中所提供的一种移动轨迹确定方法中，所涉及到的目标为进入指定区域内的目标。
对于指定区域而言，可以在该指定区域内部署多个信息采集设备，该信息采集设备可以对进入自身采集范围的目标进行检测，并对所检测到的进入自身采集范围内的目标进行跟踪，进而，在跟踪过程中采集用于对该目标进行定位的位置信息。并且，所部属的多个信息采集设备的设备类型可以不完全相同。
其中，可以将指定区域内所部署的多个信息采集设备中，属于同一设备类型的信息采集设备划分到同一指定设备组中，以使得不同指定设备组对应不同的设备类型；并且，不同设备类型的信息采集设备所采集到的位置信息的信息类型不同，从而，不同指定设备组所对应的位置信息的信息类型也不同。进而，不同指定设备组所对应的轨迹片段是由不同信息类型的位置信息确定的，从而，可以认为不同指定设备组对应的轨迹片段的来源不同。
需要说明的是，指定区域内可以部署任一类型的能够对进入自身采集范围内的目标进行跟踪，并采集对该目标进行定位的位置信息的信息采集设备。
例如，摄像机、MAC(Media Access Control Address，媒体访问控制地址)采集设备、激光定位设备、UWB(Ultra Wideband，超带宽)定位设备等；对此，本发明实施例不做具体限定。
其中，针对不同设备类型的信息采集设备而言，利用其所采集到的位置信息，生成轨迹片段方式可以是不同的。
例如，对于摄像机而言，其所采集到的位置信息为连续多帧包括目标的监控图像，进而，针对每帧监控图像，便可以根据摄像机的内参模型、外参模型以及摄像机在指定区域对应的坐标系中的坐标位置，通过坐标转换，得到该帧监控图像中的目标在指定区域对应的坐标系中的坐标位置。这样，针对连续多帧监控图像，便可以得到连续多个坐标位置，进而，该连续多个坐标位置，按照所对应监控图像的拍摄时间由早到晚依次排列，便可以得到目标在该摄像机的采集区域内移动的轨迹，即得到该目标的一轨迹片段；
又例如，对于MAC采集设备而言，当其利用目标所携带电子设备的WIFI标识对该电子设备进行定位时，其所采集到的位置信息为连续的多个该WIFI标识对应的信号强度，进而，针对每个信号强度，便可以根据WIFI信号强度变化规律、WIFI信号发射装置在指定区域对应的坐标系中的坐标位置以及MAC采集设备在指定区域对应的坐标系中的坐标位置，确定该信号强度所指示的在指定区域对应的坐标系中的坐标位置，显然，所确定的位置关系即为：当采集到目标所携带电子设备的信号强度为该信号强度时，目标所携带电子设备在指定区域对应的坐标系中的坐标位置。这样，针对多个连续信号强度，便可以得到连续多个坐标位置，进而，该连续多个坐标位置，按照信号强度的采集时间由早到晚依次排列，便可以得到目标所携带电子设备在该MAC采集设备的采集区域内移动的轨迹，即可以作为该目标的一轨迹片段。
当然，针对其他类型的信息采集设备，可以采取与该信息采集设备相适配的方式，确定目标的轨迹片段。
其中，可选的，一种具体实现方式中，在目标进入指定区域时，指定区域内的监控系统可以向目标发送授权请求，进而，接收目标反馈的针对该授权请求的授权许可响应信息，该授权许可响应信息授权监控系统可以获取对目标进行跟踪所需的关于该目标的各类信息。这样，部署在指定区域内的各类信息采集设备便可以基于该授权许可响应信息，在检测到有目标进入自身采集区域时，获取对目标进行跟踪所需的关于该目标的各类信息，例如，图像信息、电子设备MAC、脉冲信号等，并利用所获取的各类信息对目标进行跟踪，并采集对该目标进行定位的位置信息。
也就是说，在本具体实现方式中，进入指定区域内的目标为：授权许可指定区域的信息采集设备获取自身信息的目标。当然，除上本具体实现方式所提供的指定区域的监控系统获取目标的授权许可的方式外，指定区域的监控系统还可以通过其他方式获取目标的授权许可，对此，本发明实施例不做具体限定。
可选的，一种具体实现方式中，指定设备组中各设备在采集到用于对所跟踪目标进行定位的位置信息后，可以基于该采集到的位置信息，在本地生成轨迹片段，并将所生成的轨迹片段发送给电子设备，以使得电子设备获取该指定设备组对应的轨迹片段。
可选的，另一种具体实现方式中，指定设备组中各设备在采集到用于对所跟踪目标进行定位的位置信息后，可以将所采集到的位置信息发送给电子设备。这样，电子设备便可以基于所接收到的位置信息，生成每一轨迹片段，从而，得到该指定设备组对应的轨迹片段。
此外，指定设备组的数量可以为一个，从而，电子设备可以得到与该指定设备组对应的轨迹片段；指定设备组的数量也可以为多个，从而，电子设备可以得到与每个指定设备组对应的轨迹片段，即电子设备可以得到多组轨迹片段，且每组轨迹片段对应一指定设备组，即该组轨迹片段中的各个轨迹片段是通过所对应指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的。
S102：利用指定设备组对应的轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段；
其中，轨迹点的时空特征包括：轨迹点对应的位置信息和信息采集时间；
在得到指定设备组对应的轨迹片段后，电子设备便可以地确定每个轨迹片段中轨迹点的时空特征，即确定轨迹点对应的位置信息和信息采集时间。
其中，轨迹点对应的位置信息为：轨迹点在指定区域中的位置信息，其中，该位置信息可以利用轨迹点在指定区域对应的坐标系中的坐标表示；轨迹点对应的信息采集时间为：信息采集设备在对目标跟踪过程中，采集得到用于确定该轨迹点的位置信息的时间。
其中，同一目标在同一类型的不同信息采集设备的采集区域间移动时，其在该不同信息采集设备的采集区域内的移动轨迹中轨迹点的时空特征之间存在相关性。
例如，由于同一类型的不同信息采集设备的采集区域之间可以存在重叠区域，因此，在信息采集设备A和信息采集设备B为部署位置相邻，且同一类型的信息采集设备的情况下，目标从信息采集设备A的采集区域移动至信息采集设备B的采集区域的过程为：当目标未离开信息采集设备A的采集区域时，目标进入信息采集设备B的采集区域，即目标在信息采集设备A和信息采集设备B的重叠区域内移动，进而，目标离开信息采集设备A的采集区域，只在信息采集设备B的采集区域的区域内移动。
显然，目标在信息采集设备A的采集区域和信息采集设备B的重叠区域内所移动的轨迹，将同时存在于目标在信息采集设备A的采集区域内所移动的轨迹和目标在信息采集设备B的采集区域内所移动的轨迹中，即目标在信息采集设备A的采集区域内所移动的轨迹和目标在信息采集设备B的采集区域内所移动的轨迹存在一段相同的轨迹。也就是说，信息采集设备A对目标进行跟踪形成的轨迹片段和信息采集设备B对目标进行跟踪形成的轨迹片段中存在所对应位置信息和信息采集时间相匹配的至少一个轨迹点。
基于此，由于同一目标在同一类型的不同信息采集设备的采集区域间移动时，其在该不同信息采集设备的采集区域内的移动轨迹中轨迹点的时空特征之间存在相关性，那么，在确定指定设备组对应的每个轨迹片段中轨迹点的时空特征后，电子设备便可以利用该时空特征，确定指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段。
其中，电子设备可以通过多种方法执行上述步骤S102，确定指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段。例如，MHT(multiple hypothesis tracking，多假设跟踪)方法、基于传感器网络拓扑的关联方法、基于隐马尔科夫模型的方法、基于运动模型和交互模型的轨迹关联方法等。对此，本发明实施例不做具体限定。
其中，当指定设备组的数量为多个时，电子设备可以针对每个指定设备组，利用该指定设备组对应的轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定该指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段。
S103：针对属于同一目标的各个轨迹片段，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
可以理解的，针对指定设备组中的各设备，在移动过程中，目标依次进入各设备的采集区域，因此，针对同一目标，指定设备组中各设备对该目标进行跟踪的时间是不同的，且各设备的跟踪时间的先后顺序是由目标依次进入各设备的采集区域的先后顺序决定的。进而，指定设备组中各设备采集得到用于对该目标进行定位的位置信息的时间也是不同的，且该采集时间也存在由目标依次进入各设备的采集区域的先后顺序决定的先后顺序。
基于此，针对指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段而言，各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间存在先后顺序，且该先后顺序由目标依次进入该指定设备组对应的各设备的采集区域的先后顺序。也就是说，而各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间可以表征目标进入各设备的采集区域的先后顺序。
这样，基于指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间的先后顺序，便可以确定出目标在移动过程中，依次进入指定设备组中的各设备的采集区域的先后顺序。也就是说，可以基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，以得到该同一目标在指定区域内移动时，在该指定设备中的各设备的采集区域内移动的完整移动轨迹。即得到该同一目标在指定区域内移动时的完整移动轨迹。
此外，电子设备可以通过多种方式执行上述步骤S103，对此，本发明实施例不做具体限定。为了行文清晰，后续将会对电子设备执行上述步骤S103的方式进行举例说明。
以上可见，针对指定设备组中的各设备，由于信息采集设备能够对进入自身采集区域的目标进行跟踪，从而，可以得到由于跟踪所得到的多个轨迹片段。显然，每一轨迹片段即为目标在一信息采集设备的采集范围内的移动轨迹；而同一目标在不同信息采集设备的采集区域间移动时，其在该不同信息采集设备的采集区域内的移动轨迹中轨迹点的时空特征之间存在相关性，从而，便可以根据所得到的多个轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定属于同一目标的各个轨迹片段。进而，由于在移动过程中，目标是依次进入各设备的采集区域的，而各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间可以表征目标进入各设备的采集区域的先后顺序，从而，在基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行拼接时，便可以确定出移动过程中，目标依次进入各设备的采集区域的移动轨迹，从而，得到目标在部署有多个信息采集设备的指定区域内的完整移动轨迹。
为了更好地理解本发明实施例提供的一种轨迹确定方法，如图2所示，通过一个具体实施例进行说明。
如图2所示，指定区域为一办公区域。首先，对该办公区域进行数字空间构建，以得到该办公区域对应的坐标系。其中，可以通过将办公区域的建筑CAD(Computer AidedDesign，计算机辅助设计)图转换为平面图的坐标转换关系，确定该办公区域对应的坐标系；也可以通过也可以通过视觉Slam(simultaneous localization and mapping，即时定位与地图构建)或者激光slam进行数字空间构建，确定该办公区域对应的坐标系。从而，便可以以该办公区域所在物理空间中的某一点为原点，建立该办公区域对应的坐标系。
进而，当该办公区域内有人员出现时，部署在该办公区域的多个摄像机便可以在检测到人员进入自身采集区域时，根据外观特征、空间关联关系等信息，对进入的人员进行跟踪，采集得到连续多帧包括所跟踪人员的图像。并且，针对所拍摄到的每帧图像，摄像机可以确定所跟踪人员的图像坐标，进而，通过自身的内参和外参，结合自身在该办公区域对应的坐标系中的空间坐标，确定所跟踪人员在该办公区域对应的坐标系中的空间坐标，从而，得到所跟踪人员的轨迹片段。进而，摄像机便可以将所得到的所跟踪人员的轨迹片段发送给该办公区域的监控系统的管理平台。
其中，摄像机可以达到25帧/s的目标检测密度，以得到高频精准的轨迹片段。此外，多个人员可以同时进入一摄像机的采集范围，因此，摄像机在对所出现的每一人员进行跟踪时，可以采用多目标跟踪算法。例如，TLD(Tracking-Learning-Detection，目标跟踪)算法、粒子滤波算法、mean-shift(均值漂移)算法、KCF(Kernel Correlation Filter，核相关滤波)算法等。
上述管理平台在得到多个摄像机发送的多个轨迹片段后，便可以利用各个轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段。进而，该管理平台便可以针对属于同一目标的各个轨迹片段，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。其中，可以通过轨迹段匹配算法对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
可选的，一种具体实现方式中，如图3所示，上述步骤S103中，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹，可以包括如下步骤：
S301：按照各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行排序；
可以理解的，针对指定设备组中的各设备，目标可以从信息采集设备1的采集区域移动至信息采集设备2的采集区域，其中，可以确定目标进入信息采集设备1的时间早于目标进行信息采集设备2的时间。
而针对指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段而言，各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间即为：采集用于确定该轨迹片段的位置信息的信息采集设备在自身采集区域内第一次检测到该目标的时间，基于此，该信息采集设备便可以作为目标进入该信息采集设备的时间。
这样，按照各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行排序，即可以理解为按照目标进入各个信息采集设备的时间对各个轨迹片段进行排序。
其中，针对每个轨迹片段，可以将采集用于确定该轨迹片段的位置信息的信息采集设备称为该轨迹片段对应的信息采集设备。
从而，各个轨迹片段的排列顺序表征了目标进入各个轨迹片段所对应信息采集设备的采集区域的顺序，即表征了目标经过上述各个轨迹片段所对应信息采集设备的采集区域的顺序。
可选的，一种具体实现方式中，可以按照信息采集时间由早到晚的顺序对各个轨迹片段进行排序，从而，可以确定从第一个轨迹片段所对应的信息采集设备开始，到最后一个轨迹片段所对应的信息采集设备为止，目标依次进入各个轨迹片段所对应的信息采集设备的采集区域。
可选的，另一种具体实现方式中，可以按照信息采集时间由晚到早的顺序对各个轨迹片段进行排序，从而，可以确定从最后一个轨迹片段所对应的信息采集设备开始，到第一个轨迹片段所对应的信息采集设备为止，目标依次进入各个轨迹片段所对应的信息采集设备的采集区域。
此外，需要说明的是，指定信息组中的不同设备的采集区域之间可以存在重叠区域，进而，当目标从一信息采集设备的采集区域移动至另外两个信息采集设备的重叠区域时，可以确定目标同时进入上述另外两个信息采集设备的重叠区域，进而，该另外两个信息采集设备分别对应的轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间可以相同。
基于此，可选的，一种具体实现方式中，上述步骤S201可以包括如下步骤：
当各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间互不相同时，按照各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行排序。
可选的，另一种具体实现方式中，上述步骤S301可以包括如下步骤：
当各个轨迹片段中存在第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的多个轨迹片段时，确定该多个轨迹片段中，各个轨迹片段中最后一个轨迹点对应的信息采集时间，并舍弃该多个轨迹片段中，除最后一个轨迹点对应的信息采集时间最晚的轨迹片段之外的其他轨迹片段；进而，针对所保留的各个轨迹片段，按照所保留的各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间对所保留的各个轨迹片段进行排序。
S302：针对相邻的每两个轨迹片段，在第一片段中查找对应的信息采集时间与第二片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的目标点；
其中，第一片段为：该两个轨迹片段中，第一个轨迹点对应的信息采集时间在前的轨迹片段；第二片段为：该两个轨迹片段中，除第一片段以外的轨迹片段；
S303：针对相邻的每两个轨迹片段，将第一片段中的目标点与第二片段中第一个轨迹点进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
在得到各个轨迹片段的排列顺序后，针对相邻的每两个轨迹片段，电子设备便可以在第一片段中查找对应的信息采集时间与第二片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的目标点。
其中，第一片段表征了目标在第一片段对应的信息采集设备的采集区域内的移动轨迹，进而，由于第二片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间表征了目标进入第二片段对应的信息采集设备的采集区域的时间，也就是说，当目标在移动至第一片段中的目标点时，目标开始进入第二片段对应的信息采集设备的采集区域，因此，在目标点之后，目标开始在第二片段对应的信息采集设备的采集区域内移动，从而，该目标点可以与目标在第二片段对应的信息采集设备的采集区域内移动的的移动轨迹的起点相连接，即该目标点可以与该第二片段中第一个轨迹点相连接。
基于此，在得到相邻的每两个轨迹片段中第一片段中的目标点后，便可以将第一片段中的目标点与第二片段中第一个轨迹点进行拼接，从而，在全部第一片段中的目标点均与第二片段中第一个轨迹点拼接完成后，便可以得到同一目标经过上述各个轨迹片段对应的各个信息采集设备的采集区域的移动轨迹，即得到目标的完整移动轨迹。
其中，该完整移动轨迹为该目标在指定区域内的完整移动轨迹，即针对部署有多个采集设备的指定区域，可以确定目标在指定区域内的完整移动轨迹。
此外，需要说明的是，由于上述步骤S301中，各个轨迹片段为指定设备组对应的多个轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段，因此，上述本具体实现方式的说明内容中，目标所指代的均为该各个轨迹片段所属的同一目标。
可选的，另一种具体实现方式中，如图4所示，上述步骤S103中，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹，可以包括如下步骤：
S401：按照各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间由早到晚的顺序，对各个轨迹片段进行排序；
其中，当各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间互不相同时，按照各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间由早到晚的顺序，对各个轨迹片段进行排序。
当各个轨迹片段中存在第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的多个轨迹片段时，确定该多个轨迹片段中，各个轨迹片段中最后一个轨迹点对应的信息采集时间，并舍弃该多个轨迹片段中，除最后一个轨迹点对应的信息采集时间最晚的轨迹片段之外的其他轨迹片段；进而，针对所保留的各个轨迹片段，按照所保留的各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间由早到晚的顺序对所保留的各个轨迹片段进行排序。
S402：将排序得到的第一个轨迹片段确定为当前片段；
S403：在该当前片段中查找对应的信息采集时间与该当前片段的下一轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的目标点；
S404：将该当前片段中的目标点与该当前片段的下一轨迹片段中第一个轨迹点进行拼接，得到拼接后的轨迹片段，并将该拼接后的轨迹片段确定为当前片段，返回执行上述步骤S403，直至当前片段的下一轨迹片段为最后一个轨迹片段；
S405：将所得到的拼接后的轨迹片段确定为该同一目标的完整移动轨迹。
需要说明的是，上述图3和图4所示具体实现方式，仅仅用于对上述步骤S103的执行方式进行举例说明，而不是对上述步骤S103的执行方式进行限定。电子设备还可以采用除上述图3和图4所示具体实现方式之外的任一方式执行上述步骤S103。
可选的，再一种具体实现方式中，针对指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段，电子设备可以通过插值纠偏操作，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
具体的，在本具体实现方式中，根据各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，可以按照各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间由早到晚的顺序，对各个轨迹片段进行排序，从而，得到各个轨迹片段的拼接顺序。
其中，针对排列后的相邻两个轨迹片段，可以将该两个轨迹片段中，第一个轨迹点对应的信息采集时间在前的轨迹片段称为第一片段，将另一片段称为第二片段。
进而，在第一片段中，可能不存在对应的信息采集时间与第二片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的目标点。
例如，轨迹片段a和轨迹片段b为排列后的相邻两个轨迹片段，且轨迹片段a为第一片段，轨迹片段b为第二片段。其中，轨迹片段a中第一个轨迹点对应的信息采集时间为0s，最后一个轨迹点对应的信息采集时间为5；而轨迹片段b中第一个轨迹点对应的信息采集时间为10s，最后一个轨迹点对应的信息采集时间为15s。显然，轨迹片段a中不存在对应的信息采集时间为10s的轨迹点。
也就是说，针对排列后的相邻两个轨迹片段，当在第一片段中，不存在对应的信息采集时间与第二片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的目标点时，第一片段中最后一个轨迹点对应的信息采集时间和第二片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间之间，不存在轨迹片段，既无法得到用户在该时间段内的原始轨迹，从而，便可以通过对该相邻两个轨迹片段进行插值拟合，来得到该时间段内的用户的轨迹。
其中，可选的，当指定区域为开放区域时，可以通过对该相邻两个轨迹片段进行线性插值拟合，来得到该时间段内的用户的轨迹。
可选的，还可以根据指定区域中的路径情况，结合指定区域中存在的可通行路径信息来对该相邻两个轨迹片段进行插值拟合，来得到该时间段内的用户的轨迹。
此外，针对指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段，其中，每个轨迹片段是由单个信息采集设备确定的，因此，由于该信息采集设备可能存在标定误差等原因，所得到的轨迹片段可能存在精度不足的问题，例如，出现轨迹偏移或者轨迹点闪动现象等。因此，便可以通过纠偏操作来对该轨迹片段进行纠正，以提高该轨迹片段的精度。
其中，可选的，可以利用属于同一目标的各个轨迹片段和指定区域的空间约束条件对上述精度不足的轨迹片段进行纠正，提高该精度不足的轨迹片段的精度，以提升该轨迹片段对用户的实际移动轨迹的还原效果。
例如，当一个人穿过过道时，由于信息采集设备标定存在误差，可以导致某个轨迹片段转换后的空间坐标超过了过道的边界范围，进而，便可以结合上述排序后位于该轨迹片段的前后的轨迹片段来判断用户在过道中行走，然后利用过道的空间约束矫正该轨迹片段中由于标定误差带来的转换后空间误差。
可选的，一种具体实现方式中，上述指定设备组的数量可以为多个，并且，不同的指定设备组所对应的设备类型不同。
基于此，在本具体实现方式中，如图5所示，上述本发明实施例提供的一种移动轨迹确定方法还可以包括如下步骤：
S104：计算对应于不同指定设备组的任两个完整移动轨迹之间的相似度；
其中，任一完整移动轨迹对应的指定设备组为：拼接得到该完整移动轨迹的轨迹片段对应的指定设备组；
可以理解的，当指定设备组的数量为多个时，则说明指定区域内部署有多种类型的信息采集设备。进而，对于出现在该指定区域内的一目标而言，每一类型的信息采集设备均可以对该目标进行跟踪，并基于每一类型的信息采集设备对该目标的跟踪，得到该目标的一完整移动轨迹。
也就是说，在本具体实现方式中，针对出现在该指定区域内的一目标而言，可以得到该目标的多个完整移动轨迹，且构成同一完整移动轨迹的轨迹片段对应的信息采集设备的设备类型相同，而构成不同完整移动轨迹的轨迹片段对应的信息采集设备的设备类型不同。即不同完整移动轨迹对应的指定设备组不同。
例如，对于部署有摄像机和MAC采集设备的指定区域而言，当进入指定区域的目标携带有手机时，则可以通过摄像机得到该目标的完整移动轨迹，还可以通过MAC采集设备得到该目标携带的手机的完整移动轨迹，且该手机的完整移动轨迹可以作为该目标的另一完整移动轨迹。由于摄像机和MAC采集设备属于不同的指定设备组，因此，可以得到该目标的对应于两个不同指定设备的组的两个完整移动轨迹。
基于此，在本具体实现方式中，由于指定设备组的数量为多个，则可以得到对应于不同指定设备组的多个完整移动轨迹。
进而，电子设备便可以计算对应于不同指定设备组的任两个完整移动轨迹之间的相似度。
S105：利用计算得到的相似度，确定第一类轨迹组；
其中，第一类轨迹组中任两个轨迹的相似度满足预设相似条件，且第一类轨迹组中各个轨迹对应不同指定设备组；
可以理解的，对于同一目标而言，当其在指定区域内移动时，基于不同类型的信息采集设备对该目标进行跟踪所最终得到的不同完整移动轨迹之间的相似度可以是较高的。
也就是说，当对应于不同指定设备组的两个完整移动轨迹之间的相似度较高时，可以确定该两个完整移动轨迹属于同一目标，进而，当对应于不同指定设备组的多个完整移动轨迹中，任两个完整移动轨迹的相似度均较高时，可以确定该多个完整移动轨迹属于同一目标。
基于此，便可以利用所计算得到的相似度，将任两个完整移动轨迹的相似度满足预设相似条件，且对应于不同指定设备组的多个完整移动轨迹划分为一组，以得到第一类轨迹组。其中，可以得到至少一个第一类轨迹组。
其中，对于所得到的每一第一类轨迹组而言，该第一类轨迹组中的各个完整移动轨迹属于同一目标。
此外，上述预设相似条件可以为：不小于预设相似度阈值；也可以为：位于预设相似度阈值范围内；当然，还可以是其他预设相似条件，对此，本发明实施例不做具体限定。
S106：按照预设拟合规则，对第一类轨迹组中的各个轨迹进行拟合，得到属于同一目标的全局移动轨迹。
对于每一第一轨迹组而言，由于该第一类轨迹组中的各个完整移动轨迹属于同一目标，因此，便可以基于该第一类轨迹组中的各个完整移动轨迹确定其所属的同一目标的全局移动轨迹。
基于此，电子设备便可以按照预设拟合规则，对第一类轨迹组中的各个轨迹进行拟合，得到属于同一目标的全局移动轨迹，即得到该第一类轨迹组中的各个轨迹所属的同一目标的全局移动轨迹。其中，该全局移动轨迹可以称为属于该同一目标的全局移动轨迹。
需要说明的是，电子设备可以通过多种方式执行上述步骤S106，对此本发明实施例不做具体限定。
这样，在本具体实现方式中，针对同一目标，通过基于不同类型的信息采集司对其进行跟踪所最终得到的属于该目标的多个完整移动轨迹，确定属于该目标的全局移动轨迹，可以提高所得到的属于该目标的全局移动轨迹的准确性。
可选的，一种具体实现方式中，在上述图5所示的具体实现方式中，所得到的每一全局移动轨迹可以关联有该全局移动轨迹所属目标的标识信息。
其中，指定设备组中各设备在对目标进行跟踪时，可以采集到目标的标识信息，且该标识信息的类型与该指定设备组对应的设备类型相匹配。
例如，指定设备组对应的设备类型为摄像机，则摄像机所采集到的目标的标识信息可以为目标的图像信息；指定设备对应的设备类型为MAC采集设备，则摄像机所采集到的目标的标识信息可以为目标所携带电子设备的MAC。
进而，所获取到的指定设备组对应的轨迹片段，以及基于指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段所确定的目标的完整移动轨迹中，便可以关联有该指定设备组中各设备采集到的目标的标识信息。
从而，在上述步骤S105所确定的每一第一类轨迹组中，该第一类轨迹组中的各个完整移动轨迹均关联有该目标的标识信息，且不同完整移动轨迹关联的标识信息的类型不同。即该第一类轨迹组中的各个完整移动轨迹关联有同一目标的不同类型的标识信息。进而，针对每一第一类轨迹组所确定的全局移动轨迹便可以关联有该全局移动轨迹所属的目标的各类标识信息。
基于此，在本具体实现方式中，如图6所示，上述本发明实施例提供的一种移动轨迹确定方法还可以包括如下步骤：
S107：将所关联的标识信息相匹配的各个全局移动轨迹划分为一组，得到第二类轨迹组。
需要说明的是，在目标每次出入指定区域时，便可以得到属于该目标的一个全局移动轨迹，从而，当同一目标多次出入指定区域时，便可以得到属于该目标的多个全局移动轨迹。也就是说，在上述图5所示具体实现方式中所得到的全局移动轨迹中，可以存在属于同一目标的多个全局移动轨迹。
基于此，便可以将所关联的标识信息相匹配的各个全局移动轨迹划分为一组，得到第二类轨迹组。从而，得到至少一个第二类轨迹组。
其中，可以将所关联的标识信息中，至少一个标识信息相同的各个全局移动轨迹划分为一组，得到第二类轨迹组；也可以将所关联的标识信息中，关于电子设备的标识信息相同的各个全局移动轨迹划分为一组，得到第二类轨迹组，例如，将所关联的标识信息中，手机MAC相同的各个全局移动轨迹划分为一组，得到第二类轨迹组。当然，电子设备还可以通过其他方式得到第二类轨迹组，对此，本发明实施例不做具体限定。
由于属于同一目标的多个全局移动轨迹所关联的所属目标的标识信息是相匹配的，因此，针对每一第二类轨迹组而言，该第二类轨迹组中的每一全局移动轨迹均属于同一目标。从而，便可以通过分析该第二类轨迹组中的每一全局移动轨迹的移动规律，分析该其所属目标的移动特点。
可选的，一种具体实现方式中，如图7所示，上述步骤S101，获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段，作为该指定设备组对应的轨迹片段，可以包括如下步骤：
S101A：获取指定时间范围内，通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段，作为该指定设备组对应的轨迹片段。
相应的，在本具体实现方式中，上述本发明实施例提供的一种移动轨迹确定方法还可以包括如下步骤：
S108：确定所得到的第二类轨迹组的数量，作为在指定时间范围内进入指定区域的目标的数量。
由于在目标每次出入指定区域时，便可以得到属于该目标的一个全局移动轨迹，因此，所得到的全局移动轨迹的数量表征了在该指定时间范围内，出现目标进出指定区域这一现象的次数，即表征了进出指定区域的人次。
例如，上述预设时间范围为24小时，则目标A在该24小时内5次进出指定区域，则可以得到属于该目标A的5个全局移动轨迹。进而，假设所得到的全局移动轨迹的数量为1000，则说明在该24小时内有1000人次的目标进出该指定区域。
进而，由于将属于同一目标的全局移动轨迹划分到同一组，以得到至少一个第二类轨迹组。也就是说，每一第二类轨迹组属于一目标，且不同的第二类轨迹组所属目标不同。因此，所得到的第二类轨迹组的数量表征了进出指定区域的不同的目标的数量。
基于此，便可以确定所得到的第二类轨迹组的数量，并将该数量作为在指定时间范围内进出指定区域的目标的数量。
例如，上述预设时间范围为24小时，假设所得到的全局移动轨迹的数量为1000，则说明在该24小时内有1000人次的目标进出该指定区域，而该1000个全局移动轨迹被划分为200个第二类轨迹组，则说明有200个不同的目标在该24小时内进出该指定区域。也就是说，在该200个不同的目标中，存在至少一个目标在该24小时内多次进出该指定区域。
基于此，在本具体实现方式中，便可以通过预设时间范围内的第二类轨迹组的数量，确定在该预设时间范围内进出指定区域的不同目标的数量，即确定在该预设时间范围内进出指定区域的有效人数，从而，可以更好地了解该指定区域的目标访问情况。
并且，在获取到不同时段内，预设时间范围内进出指定区域的不同目标的数量，可以对比在不同时段内该指定区域的目标访问情况的变化。其中，该不同时段可以是不同季节、不同假期、不同月份等。
此外，还可以根据预设时间范围内进出指定区域的不同目标的数量和预设时间范围内进出指定区域的人次之间的数量关系，了解目标对指定区域的重复访问情况，以便于调整该指定区域的访问策略。当然，也可以获取不同时段，预设时间范围内进出指定区域的不同目标的数量和预设时间范围内进出指定区域的人次之间的数量关系，了解目标对指定区域的重复访问情况的变化。
这样，便可以根据上述所确定的预设时间范围内进出指定区域的不同目标的数量和/或预设时间范围内进出指定区域的人次，对指定区域的访问策略进行更有针对性地调整，以吸引更多的目标。
例如，当该指定区域为商场时，便可以确定在一定时间范围内，进入该商场的人次，以及进入该商场的不同顾客的数量，即有效顾客的数量，从而，便可以根据该有效顾客的数量和人次的数量关系，调整商场内的销售策略，示例性的，优惠政策等。还可以根据冬季和夏季中，在一定时间范围内有效顾客的数量和人次的数量关系的变化情况，调整商场内销售各类产品的商家的数量等。
可选的，一种具体实现方式中，如图8(a)和图8(b)所示，上述本发明实施例提供的一种移动轨迹确定方法还可以包括如下步骤：
S109：基于第二类轨迹组对应的标识信息，在预设特征信息库中，确定与第二类轨迹组所属目标相匹配的特征信息；
其中，第二类轨迹组对应的标识信息包括：第二类轨迹组中各个轨迹所关联的标识信息；第二类轨迹组所属目标为：第二类轨迹组各个轨迹所属的同一目标。
其中，该预设特征信息库中可以包括各个目标的身份信息、人脸图像、人体图像以及各类传感器特征等多种信息。其中，各类传感器特征可以包括手机MAC、RFID(RadioFrequency Identification，射频识别)卡等信息。
例如，当该指定区域为商场时，该目标即为进入商场的顾客，从而，可以进一步获取第二类轨迹组所属顾客的优惠券信息、VIP(Very Important Person，重要客户)卡信息等信息。
基于此，可以更准确地确定第二类轨迹库所属目标的身份特征，丰富所获取到的第二类轨迹库所属目标的信息。这样，可以建立包括多类信息的关于目标的统计数据，从而，可以更好地分析目标的行为特征，以便于对指定区域的相关策略进行调整。
其中，可选的，一种具体实现方式中，在目标进入指定区域时，指定区域内的监控系统可以向目标发送授权请求，进而，接收目标反馈的针对该授权请求的授权许可响应信息，该授权许可响应信息授权监控系统以及监控系统所关联的电子设备可以获取对目标的特征信息。这样，电子设备同时可以获取到该授权许可响应信息，从而，在确定属于第二类轨迹组后，便可以在预设特征信息库中，确定与第二类轨迹组所属目标相匹配的特征信息。
也就是说，在本具体实现方式中，进入指定区域内的目标为：授权许可监控系统以及监控系统所关联的电子设备可以获取自身的特征信息的目标。当然，除上本具体实现方式所提供的指定区域的监控系统获取目标的授权许可的方式外，指定区域的监控系统还可以通过其他方式获取目标的授权许可，对此，本发明实施例不做具体限定。
其中，图8(a)为本发明实施例在图6所示具体实现方式的基础上，提供的一种移动轨迹确定方法的流程示意图；图8(b)为本发明实施例在图7所示具体实现方式的基础上，提供的一种移动轨迹确定方法的流程示意图。
此外，可选的，一种具体实现方式中，对于图8(a)所示的具体实现方式而言，当所获取到的指定设备组对应的轨迹片段为指定时间范围内指定设备组对应的轨迹片段时，那么，在执行完上述步骤S109后，可以执行上述步骤S108。
相应于上述本发明实施例提供的一种移动轨迹确定方法，本发明实施例还提供了一种移动轨迹确定装置。
图9为本发明实施例提供的一种移动轨迹确定装置的结构示意图。如图9所示，该装置可以包括如下模块：
片段获取模块910，用于获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段，作为该指定设备组对应的轨迹片段；其中，所述各设备是：设置在指定区域内的同一设备类型的信息采集设备；
片段分类模块920，用于利用所述指定设备组对应的轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定所述指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段；其中，所述轨迹点的时空特征包括：所述轨迹点对应的位置信息和信息采集时间；
片段拼接模块930，用于针对属于同一目标的各个轨迹片段，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
以上可见，应用本发明实施例提供的方法，针对部署有多个信息采集设备的指定区域，设置在该指定区域内的指定设备组中各设备可以对进入自身采集区域的目标进行跟踪，从而，得到多个轨迹片段；进而，在确定所得到的各个轨迹片段中轨迹点的时空特征后，便可以确定该多个轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段。然后，针对属于同一目标的各个轨迹片段，便可以基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
其中，针对指定设备组中的各设备，由于信息采集设备能够对进入自身采集区域的目标进行跟踪，从而，可以得到由于跟踪所得到的多个轨迹片段。显然，每一轨迹片段即为目标在一信息采集设备的采集范围内的移动轨迹；而同一目标在不同信息采集设备的采集区域间移动时，其在该不同信息采集设备的采集区域内的移动轨迹中轨迹点的时空特征之间存在相关性，从而，便可以根据所得到的多个轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定属于同一目标的各个轨迹片段。进而，由于在移动过程中，目标是依次进入各设备的采集区域的，而各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间可以表征目标进入各设备的采集区域的先后顺序，从而，在基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行拼接时，便可以确定出移动过程中，目标依次进入各设备的采集区域的移动轨迹，从而，得到目标在部署有多个信息采集设备的指定区域内的完整移动轨迹。
可选的，一种具体实现方式中，所述指定设备组的数量为多个，不同的指定设备组所对应的设备类型不同；所述装置还包括：
相似度计算模块，用于计算对应于不同指定设备组的任两个完整移动轨迹之间的相似度；其中，任一完整移动轨迹对应的指定设备组为：拼接得到该完整移动轨迹的轨迹片段对应的指定设备组；
轨迹分组模块，用于利用计算得到的相似度，确定第一类轨迹组；其中，所述第一类轨迹组中任两个轨迹的相似度满足预设相似条件，且所述第一类轨迹组中各个轨迹对应不同指定设备组；
轨迹拟合模块，用于按照预设拟合规则，对所述第一类轨迹组中的各个轨迹进行拟合，得到属于同一目标的全局移动轨迹。
可选的，一种具体实现方式中，每一全局移动轨迹关联有所属目标的标识信息；所述装置还包括：轨迹划分模块，用于将所关联的标识信息相匹配的各个全局移动轨迹划分为一组，得到第二类轨迹组。
可选的，一种具体实现方式中，所述片段获取模块910具体用于：获取指定时间范围内，通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段；
所述装置还包括：数量确定模块，用于确定所得到的第二类轨迹组的数量，作为在所述指定时间范围内进入所述指定区域的目标的数量。
可选的，一种具体实现方式中，所述装置还包括：信息匹配模块，用于基于所述第二类轨迹组对应的标识信息，在预设特征信息库中，确定与所述第二类轨迹组所属目标相匹配的特征信息；
其中，所述第二类轨迹组对应的标识信息包括：所述第二类轨迹组中各个轨迹所关联的标识信息；所述第二类轨迹组所属目标为：所述第二类轨迹组各个轨迹所属的同一目标。
可选的，一种具体实现方式中，所述片段拼接模块930具体用于：
按照各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行排序；
针对相邻的每两个轨迹片段，在第一片段中查找对应的信息采集时间与第二片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的目标点；其中，所述第一片段为：该两个轨迹片段中，第一个轨迹点对应的信息采集时间在前的轨迹片段；所述第二片段为：该两个轨迹片段中，除所述第一片段以外的轨迹片段；
针对相邻的每两个轨迹片段，将所述第一片段中的目标点与所述第二片段中第一个轨迹点进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
相应于上述本发明实施例提供的一种移动轨迹确定方法，本发明实施例还提供了一种电子设备。如图10所示，包括处理器1001、通信接口1002、存储器1003和通信总线1004，其中，处理器1001，通信接口1002，存储器1003通过通信总线1004完成相互间的通信，
存储器1003，用于存放计算机程序；
处理器1001，用于执行存储器1003上所存放的程序时，实现上述本发明实施例提供的任一移动轨迹确定方法的步骤。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述本发明实施例提供的任一移动轨迹确定方法的步骤。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述本发明实施例提供的任一移动轨迹确定方法的步骤。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例、电子设备实施例、计算机可读存储介质实施例以及计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (12)
1.一种移动轨迹确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段，作为该指定设备组对应的轨迹片段；其中，所述各设备是：设置在指定区域内的同一设备类型的信息采集设备；
利用所述指定设备组对应的轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定所述指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段；其中，所述轨迹点的时空特征包括：所述轨迹点对应的位置信息和信息采集时间；
针对属于同一目标的各个轨迹片段，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹；
所述基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹的步骤，包括：
按照各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行排序；
针对相邻的每两个轨迹片段，在第一片段中查找对应的信息采集时间与第二片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的目标点；其中，所述第一片段为：该两个轨迹片段中，第一个轨迹点对应的信息采集时间在前的轨迹片段；所述第二片段为：该两个轨迹片段中，除所述第一片段以外的轨迹片段；
针对相邻的每两个轨迹片段，将所述第一片段中的目标点与所述第二片段中第一个轨迹点进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定设备组的数量为多个，不同的指定设备组所对应的设备类型不同；
所述方法还包括：
计算对应于不同指定设备组的任两个完整移动轨迹之间的相似度；其中，任一完整移动轨迹对应的指定设备组为：拼接得到该完整移动轨迹的轨迹片段对应的指定设备组；
利用计算得到的相似度，确定第一类轨迹组；其中，所述第一类轨迹组中任两个轨迹的相似度满足预设相似条件，且所述第一类轨迹组中各个轨迹对应不同指定设备组；
按照预设拟合规则，对所述第一类轨迹组中的各个轨迹进行拟合，得到属于同一目标的全局移动轨迹。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每一全局移动轨迹关联有所属目标的标识信息；
所述方法还包括：
将所关联的标识信息相匹配的各个全局移动轨迹划分为一组，得到第二类轨迹组。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段的步骤，包括：
获取指定时间范围内，通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段；
所述方法还包括：
确定所得到的第二类轨迹组的数量，作为在所述指定时间范围内进入所述指定区域的目标的数量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述第二类轨迹组对应的标识信息，在预设特征信息库中，确定与所述第二类轨迹组所属目标相匹配的特征信息；
其中，所述第二类轨迹组对应的标识信息包括：所述第二类轨迹组中各个轨迹所关联的标识信息；所述第二类轨迹组所属目标为：所述第二类轨迹组各个轨迹所属的同一目标。
6.一种移动轨迹确定装置，其特征在于，所述装置包括：
片段获取模块，用于获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段，作为该指定设备组对应的轨迹片段；其中，所述各设备是：设置在指定区域内的同一设备类型的信息采集设备；
片段分类模块，用于利用所述指定设备组对应的轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定所述指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段；其中，所述轨迹点的时空特征包括：所述轨迹点对应的位置信息和信息采集时间；
片段拼接模块，用于针对属于同一目标的各个轨迹片段，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹；
所述片段拼接模块具体用于：
按照各个轨迹片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间对各个轨迹片段进行排序；
针对相邻的每两个轨迹片段，在第一片段中查找对应的信息采集时间与第二片段中第一个轨迹点对应的信息采集时间相同的目标点；其中，所述第一片段为：该两个轨迹片段中，第一个轨迹点对应的信息采集时间在前的轨迹片段；所述第二片段为：该两个轨迹片段中，除所述第一片段以外的轨迹片段；
针对相邻的每两个轨迹片段，将所述第一片段中的目标点与所述第二片段中第一个轨迹点进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述指定设备组的数量为多个，不同的指定设备组所对应的设备类型不同；
所述装置还包括：
相似度计算模块，用于计算对应于不同指定设备组的任两个完整移动轨迹之间的相似度；其中，任一完整移动轨迹对应的指定设备组为：拼接得到该完整移动轨迹的轨迹片段对应的指定设备组；
轨迹分组模块，用于利用计算得到的相似度，确定第一类轨迹组；其中，所述第一类轨迹组中任两个轨迹的相似度满足预设相似条件，且所述第一类轨迹组中各个轨迹对应不同指定设备组；
轨迹拟合模块，用于按照预设拟合规则，对所述第一类轨迹组中的各个轨迹进行拟合，得到属于同一目标的全局移动轨迹。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，每一全局移动轨迹关联有所属目标的标识信息；
所述装置还包括：
轨迹划分模块，用于将所关联的标识信息相匹配的各个全局移动轨迹划分为一组，得到第二类轨迹组。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述片段获取模块具体用于：
获取指定时间范围内，通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段；
所述装置还包括：
数量确定模块，用于确定所得到的第二类轨迹组的数量，作为在所述指定时间范围内进入所述指定区域的目标的数量。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
信息匹配模块，用于基于所述第二类轨迹组对应的标识信息，在预设特征信息库中，确定与所述第二类轨迹组所属目标相匹配的特征信息；
其中，所述第二类轨迹组对应的标识信息包括：所述第二类轨迹组中各个轨迹所关联的标识信息；所述第二类轨迹组所属目标为：所述第二类轨迹组各个轨迹所属的同一目标。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-5任一所述的方法步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一所述的方法步骤。
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Families Citing this family (2)
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|---|---|---|---|---|
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| CN115119195B (zh) * | 2022-06-07 | 2024-03-22 | 三星电子（中国）研发中心 | 获取设备mac地址的方法和装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103778647A (zh) * | 2014-02-14 | 2014-05-07 | 中国科学院自动化研究所 | 一种基于层次超图优化的多目标跟踪方法 |
| CN109165215A (zh) * | 2018-07-27 | 2019-01-08 | 苏州视锐信息科技有限公司 | 一种云环境下时空索引的构建方法、装置及电子设备 |
| CN110334111A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-10-15 | 武汉市公安局视频侦查支队 | 一种多维轨迹分析方法及装置 |
| CN110633279A (zh) * | 2019-09-09 | 2019-12-31 | 四川东方网力科技有限公司 | 多源时空轨迹数据处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110765221A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-02-07 | 北京明略软件系统有限公司 | 时空轨迹数据的管理方法和装置 |
| CN110874362A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-03-10 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种数据关联分析方法及装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103778647A (zh) * | 2014-02-14 | 2014-05-07 | 中国科学院自动化研究所 | 一种基于层次超图优化的多目标跟踪方法 |
| CN109165215A (zh) * | 2018-07-27 | 2019-01-08 | 苏州视锐信息科技有限公司 | 一种云环境下时空索引的构建方法、装置及电子设备 |
| CN110334111A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-10-15 | 武汉市公安局视频侦查支队 | 一种多维轨迹分析方法及装置 |
| CN110633279A (zh) * | 2019-09-09 | 2019-12-31 | 四川东方网力科技有限公司 | 多源时空轨迹数据处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110765221A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-02-07 | 北京明略软件系统有限公司 | 时空轨迹数据的管理方法和装置 |
| CN110874362A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-03-10 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种数据关联分析方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| A real-time people tracking system based on trajectory estimation using single field of camera view;Boutaina Hdioud et.al;《2013 International Conference on Computer Applications Technology (ICCAT)》;全文 * |
| 基于时间序列的轨迹数据相似性度量方法研究及应用综述;潘晓 等;《燕山大学学报》;全文 * |
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