一种跨摄像头人员追踪智能分析系统的制作方法

技术特征：
1.一种跨摄像头人员追踪智能分析系统，其特征在于：包括：前景超分辨率模块：所述前景超分辨率模块包括编码器、分辨率无关特征提取模块；行人检测模块：所述行人检测模块用于实时检测摄像头获取到的视频画面中的行人，对行人的位置进行估算，同时缩小候选人图片集，并对其进行轨迹跟踪；捕捉摄像头处理模块：所述捕捉摄像头处理模块中的多个捕捉摄像头各自将其通过检测器检测到的行人图像加入待关联的候选池中，对待关联的候选池中属于不同捕捉摄像头的两个行人脸部图像计算外观适配度，之后将待关联的候选池中的行人图像两两配对计算完外观适配度后，根据每对行人外观适配度，结合时空关系，建立最小费用流图模型，求解最优的行人关联解；人脸检测模块：所述人脸检测模块根据所述捕捉摄像头处理模块对行人检测信息进行人体特征提取，并将所述人体特征提取的结果与目标库中的信息进行特征比对，返回比中的目标人体识别结果，将人脸检测的结果与人脸目标库中的信息进行搜索比对，返回比中的目标人脸识别结果；目标筛选模块：用于根据所述行人检测信息将所述目标人体识别结果与所述目标人脸识别结果进行数据融合，对比中的目标进行速度计算并筛选，返回目标筛选结果；追踪摄像头处理模块：将获得的人脸上传至云处理器，追踪摄像头采集不同地区的人脸图像，将所述追踪摄像头采集的人脸图像上传至云处理器进行比对，完成追踪。2.根据权利要求1所述的一种跨摄像头人员追踪智能分析系统，其特征在于：所述前景超分辨率模块包括使用先降采样再上采样的深度超分辨率网络、关注前景的像素级约束、用作前景掩模高斯核。3.根据权利要求1所述的一种跨摄像头人员追踪智能分析系统，其特征在于：所述分辨率无关特征提取模块包括分支跳转比例、分支跳转变换率、指令混合比、访存步长、重用距离、关键路径长度和串行指令。4.根据权利要求1所述的一种跨摄像头人员追踪智能分析系统，其特征在于：所述行人检测模块在对行人的位置进行估算、缩小候选人图片集和进行轨迹跟踪后将图像上传至图像存储模块。5.根据权利要求1所述的一种跨摄像头人员追踪智能分析系统，其特征在于：所述捕捉摄像头处理模块中的图像匹配算法具体包括关系结构匹配方法、结合特定理论工具的匹配方法、基于灰度信息的匹配方法、基于亚像元匹配方法以及基于内容特征的匹配方法。6.根据权利要求1所述的一种跨摄像头人员追踪智能分析系统，其特征在于：所述捕捉摄像头处理模块对行人的局部特征点、局部特征边缘、局部特征线条和局部特征区域进行采集。7.根据权利要求1所述的一种跨摄像头人员追踪智能分析系统，其特征在于：所述目标筛选模块通过动态采集、静态识别、动静结合进行采集识别，通过1:n静态并发比对，与云处理器中存储的人像比对检索。

技术总结
本发明公开了一种跨摄像头人员追踪智能分析系统，其技术方案要点是：包括：前景超分辨率模块：所述前景超分辨率模块包括编码器、分辨率无关特征提取模块；行人检测模块：所述行人检测模块用于实时检测摄像头获取到的视频画面中的行人，对行人的位置进行估算，同时缩小候选人图片集，并对其进行轨迹跟踪；捕捉摄像头处理模块：所述捕捉摄像头处理模块中的多个捕捉摄像头各自将其通过检测器检测到的行人图像加入待关联的候选池中；人脸检测模块；目标筛选模块，用于根据所述行人检测信息将所述目标人体识别结果与所述目标人脸识别结果进行数据融合，返回目标筛选结果；利用本系统能够增大追踪的准确性。能够增大追踪的准确性。


技术研发人员：丁钰 高凌云
受保护的技术使用者：无锡锦铖人工智能科技有限公司
技术研发日：2020.04.17
技术公布日：2021/10/21