一种高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法与流程

技术特征：
1.一种高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，其特征在于，包括：通过两个摄像头拍摄到两张图片，分别对两张图片进行目标检测，得到对应的两组目标检测结果；其中，一组目标检测结果包括a个待匹配目标，另一组目标检测结果包括b个待匹配目标；分别对两组待匹配目标进行特征提取，得到每个待匹配目标的特征向量；不同组的待匹配目标两两配对，并根据特征向量计算相似度分数，得到a*b个匹配对及其相似度分数，相似度分数在[0,1]之间；针对双方均未匹配的匹配对，每次只取其中相似度分数较高的一部分匹配对，按照相似度分数从大到小的顺序遍历，并输出匹配对及其相似度分数，作为匹配结果；当某个匹配对中的任一待匹配目标已在匹配结果中出现，则不能作为匹配结果输出；如果当前匹配结果中的匹配对数量未达到预期的k组，则再次针对双方均未匹配的匹配对中相似度分数较高的部分，按照相似度分数从大到小的顺序遍历并输出，直到匹配结果达到预期；其中0＜k≤min(a,b)。2.如权利要求1所述高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，其特征在于，目标检测结果包括行人。3.如权利要求1所述高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将a*b的相似度分数的二维矩阵，转换为一维向量m，其中m的长度为a*b，并记录每个相似度分数在原二维矩阵的行列值，对应在a和b的待匹配目标中索引号；2)维护一个结果容器r，存储已经选择的匹配对[i,j,n
ij
]，其中n
ij
为相似度分数，i为分数n
ij
在a中的索引号，j为分数n
ij
在b中的索引号；3)从向量m中随机选取一个相似度分数n；4)遍历向量m的相似度分数，比n大的分数放在左堆h_left，比n小的分数放在右堆h_right；相似度分数n放在左堆或右堆；5)对左堆h_left进行排序，得到h_left_sorted；6)按照从大到小的顺序遍历堆h_left_sorted；若当前索引的i或者j不在结果容器r内，则得到匹配对[i,j,n
ij
]，加入结果容器r内；若当前索引的i或者j在结果容器r内，则跳过当前相似度分数继续遍历；7)若结果容器r内的个数大于等于k，则结束匹配，得到结果容器r；8)若结果容器r内的个数小于k，则遍历结果容器r，根据r中的索引过滤右堆h_right中具有相同的i或者相同的j的相似度分数，更新右堆h_right；将过滤后的右堆h_right作为新的向量m，重新执行步骤3)~8)直到结果容器r的匹配对大于等于k，得到结果容器r。4.如权利要求1所述高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，其特征在于，设定匹配结果的相似度分数阈值，剔除匹配结果中低于阈值的匹配对。5.如权利要求1所述高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，其特征在于，目标检测采用centernet目标检测算法。6.如权利要求1所述高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，其特征在于，待匹配目标的特征向量通过分类器进行特征提取得到。7.如权利要求6所述高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，其特征在于，所
述分类器为resnet50神经网络。8.如权利要求1所述高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，其特征在于，采用两个待匹配目标的特征向量的余弦相似度作为相似度分数。

技术总结
本发明公开了一种高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，该方法通过两组待匹配目标，得到多个匹配对及其相似度分数；针对双方均未匹配的匹配对，每次只取其中相似度分数较高的一部分匹配对，按照相似度分数从大到小的顺序遍历，并输出匹配对及其相似度分数，作为匹配结果；当某个匹配对中的任一待匹配目标已在匹配结果中出现，则不能作为匹配结果输出；重复遍历未匹配的匹配对直到匹配结果达到预期。本发明首先解决了基于相似度的多目标匹配问题，并相对于其他多目标匹配方法大幅度降低了时间复杂度，提升了效率。提升了效率。提升了效率。


技术研发人员：华炜 马也驰 张顺
受保护的技术使用者：之江实验室
技术研发日：2021.10.19
技术公布日：2021/11/14