一种行人图像聚类方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，特别涉及一种行人图像聚类方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.监控摄像头应用于社会生活的各个方面，由于每一监控摄像头拍摄的区域有限，因此无法直接确定两个监控摄像头拍摄的行人图像是否属于同一人，本领域通常使用图像聚类的方式将属于同一行人的图像聚类至一个组内，以提升监控系统的智能安保能力。
3.在相关技术中，通常将所有的行人图像进行聚类计算以得到与某人相关的所有图像，从而确定该目标的行动轨迹。这种聚类方式计算量较大，效率较低，且聚类结果极易出错。
4.因此，如何提高行人图像的聚类速度，降低聚类结果的出错率是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术的目的是提供一种行人图像聚类方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高行人图像的聚类速度，降低聚类结果的出错率。
6.为解决上述技术问题，本技术提供一种行人图像聚类方法，该行人图像聚类方法包括：
7.获取逻辑单元内拍摄的行人图像；其中，所述逻辑单元为按照预设空间划分规则划分的空间范围；
8.根据所述预设空间划分规则确定每一所述逻辑单元的单元级别；
9.按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作。
10.可选的，按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作，包括：
11.将最低的单元级别作为当前待处理级别；
12.分别对当前待处理级别的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作；
13.判断当前待处理级别是否为最高的单元级别；
14.若否，则对当前待处理级别的单元级别提升一级得到新的当前待处理级别，并进入所述分别对当前待处理级别的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作的步骤。
15.可选的，在对当前待处理级别的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作之后，还包括：
16.判断是否存在未聚类的行人图像；
17.若是，则按照备选空间划分规则确定新的逻辑单元，并按照单元级别从低到高的顺序依次对所述新的逻辑单元内拍摄的未聚类的行人图像执行聚类操作。
18.可选的，所述预设空间划分规则为基于路径划分空间范围；其中，逻辑单元之间为连接关系，相互连接的两个逻辑单元的单元级别相差一级；
19.或，所述预设空间划分规则为基于区域划分空间范围；其中，目标单元级别的逻辑单元被单元级别高一级的逻辑单元所覆盖。
20.可选的，若相邻单元级别之间的逻辑单元存在连接关系，则按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作，包括：
21.将最低的单元级别作为当前待处理级别；
22.生成包括所有当前待处理级别的逻辑单元的待处理逻辑单元集合；
23.从所述待处理逻辑单元集合中选取待处理逻辑单元；
24.将与所述待处理逻辑单元连接、且单元级别高于当前处理级别的逻辑单元作为主路逻辑单元；
25.将与所述主路逻辑单元连接、且单元级别低于所述主路逻辑单元的逻辑单元作为支路逻辑单元；
26.对所述主路逻辑单元和所述支路逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作；
27.判断所述待处理逻辑单元集合中是否存在未执行聚类操作的待处理逻辑单元；
28.若存在未执行聚类操作的待处理逻辑单元，则执行所述从所述待处理逻辑单元集合中选取待处理逻辑单元的操作；
29.若不存在未执行聚类操作的待处理逻辑单元，则判断当前待处理级别是否为第二高的单元级别；若是，则结束流程；若否，则对当前待处理级别的单元级别提升一级得到新的当前待处理级别，并进入生成包括所有当前待处理级别的逻辑单元的待处理逻辑单元集合的操作。
30.可选的，按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作，包括：
31.按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行人脸聚类操作和/或行人重识别操作；其中，所述行人图像包括摄像机拍摄的图像，和/或从监控视频中提取的图像。
32.可选的，在按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作之后，还包括：
33.根据每一所述逻辑单元对应的行人图像聚类结果生成行人轨迹信息；其中，所述行人轨迹信息包括行人经过的逻辑单元，以及行人在逻辑单元停留的时间。
34.本技术还提供了一种行人图像聚类装置，该装置包括：
35.图像获取模块，用于获取逻辑单元内拍摄的行人图像；其中，所述逻辑单元为按照预设空间划分规则划分的空间范围；
36.级别确定模块，用于根据所述预设空间划分规则确定每一所述逻辑单元的单元级别；
37.图像聚类模块，用于按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作。
38.本技术还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序执行时实现上述行人图像聚类方法执行的步骤。
39.本技术还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现上述行人图像聚类方法执行的步骤。
40.本技术提供了一种行人图像聚类方法，包括获取逻辑单元内拍摄的行人图像；其中，所述逻辑单元为按照预设空间划分规则划分的空间范围；根据所述预设空间划分规则确定每一所述逻辑单元的单元级别；按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作。
41.本技术首先按照预设空间划分规则划分空间范围得到多个逻辑单元，每一逻辑单元中获取的行人图像为处于逻辑单元内的行人的图像。在确定每一逻辑单元的单元级别后，本技术按照单元级别从低到高的顺序依次对逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作。由于对某一单元级别逻辑单元内拍摄的行人图像远少于所有的行人图像，按照单元级别从低到高的顺序执行聚类操作可以大幅降低用于进行比对的行人图像的不确定性，加快聚类的收敛速度。由此可见，本技术能够提高行人图像的聚类速度，降低聚类结果的出错率。本技术同时还提供了一种行人图像聚类装置、电子设备和存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。
附图说明
42.为了更清楚地说明本技术实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，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。
43.图1为本技术实施例所提供的一种行人图像聚类方法的流程图；
44.图2为本技术实施例所提供的另一种行人图像聚类方法的流程图；
45.图3为本技术实施例所提供的一种实际应用中基于逻辑单元对行人图像进行聚类分析的处理流程图；
46.图4为本技术实施例所提供的另一种实际应用中基于逻辑单元对行人图像进行聚类分析的处理流程图；
47.图5为本技术实施例所提供的一种行人图像聚类装置的结构示意图。
具体实施方式
48.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
49.下面请参见图1，图1为本技术实施例所提供的一种行人图像聚类方法的流程图。
50.具体步骤可以包括：
51.s101：获取逻辑单元内拍摄的行人图像；
52.其中，本实施例可以存在按照预设空间划分规则在目标空间划分为多个逻辑单元的操作，每一逻辑单元即目标空间内的某一空间范围。具体的，逻辑单元可以是按照区域划分的空间范围，也可以是按照路径划分的空间范围，还可以是按照其他规则划分的空间范
围。
53.可以理解的是，逻辑单元内可以包括任意数量个图像拍摄装置(如相机、摄像机)，以便拍摄逻辑单元内的行人图像。逻辑单元内拍摄的行人图像具体指：处于逻辑单元内的图像拍摄装置拍摄的行人图像。本步骤在获取逻辑单元内拍摄的行人图像后，可以将每一逻辑单元内拍摄的行人图像单独存储在一个文件夹中，以使一个文件夹中存储的行人图像均为处于同一逻辑单元内的行人的图像。本步骤中提到的行人图像包括摄像机拍摄的图像，也可以包括从监控视频中提取的图像。摄像机拍摄的图像可以为前端网络摄像机ipc抓拍的图像。
54.s102：根据预设空间划分规则确定每一逻辑单元的单元级别；
55.其中，每一逻辑单元都有其对应的空间范围，每一空间范围都可以有其对应的单元级别，本步骤可以根据以上对应关系确定每一逻辑单元对应的单元级别。
56.本实施例可以根据预设空间划分规则确定每一逻辑单元的单元级别。具体的，本实施例可以根据逻辑单元所在的位置确定单元级别，可以根据逻辑单元的空间大小确定单元级别，还可以根据逻辑单元所在的位置和空间大小确定单元级别。若预设空间划分规则为基于区域划分空间范围，以学校的园区为例，单元级别从低到高对应的逻辑单元可以依次为：教室、楼层、楼、教学区、学院。当前逻辑单元被更高一级的逻辑单元所覆盖，且当前逻辑单元出现的行人，必然出现在更高一级的逻辑单元中。若预设空间划分规则为基于路径划分空间范围，单元级别从低到高对应的逻辑单元依次为：室内走道、楼道、支路、主干道。当前逻辑单元与更高一级的逻辑单元相连接。当前逻辑单元出入的行人，最终汇入到更高一级的逻辑单元。此外，对于无法定义级别的划分规则，可以将所有的逻辑单元定义为同一级别。
57.s103：按照单元级别从低到高的顺序依次对逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作。
58.其中，本步骤中先对单元级别较低的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作，再对单元级别较高的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作。由于单元级别较低的逻辑单元内拍摄的行人图像较少，先对低单元级别的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作可以减小聚类计算的不确定性。在对单元级别较低的逻辑单元聚类后，升级到更高单元级别的逻辑单元时，本实施例可以将未聚类的抓拍照片归类到已有的聚类结果中，从而减少了对比计算操作。在计算行人的多个角度照片归属哪一个行人id时，由于最小逻辑单元中出现的行人有限，选择余地小，从而大幅降低用于进行比对的行人图像的不确定性，加快了聚类收敛速度。相对于不带位置信息的聚类处理，本实施例所提供的基于逻辑单元的聚类处理，可以减少行人聚类错误，并提高处理效率。
59.举例说明s101～s103的实施过程：按照预设空间划分规则可将整栋楼划分为三种单元级别的逻辑单元：整栋楼、楼层和房间。获取每一房间出入口的图像拍摄装置拍摄的行人图像、每一楼层出入口的图像拍摄装置拍摄的行人图像、整栋楼出入口的图像拍摄装置拍摄的行人图像。根据所述预设空间划分规则确定整栋楼的单元级别为最高级别、楼层的单元级别为第二高级别、房间的单元级别为最低级别。按照单元级别从低到高的顺序依次对房间、楼层和整栋楼内拍摄的行人图像执行聚类操作。具体的，可以先分别对每一房间出入口处拍摄的行人图像进行聚类；当房间内拍摄的行人图像均聚类完毕后，分别对每一楼
层出入口处拍摄的行人图像进行聚类；当楼层内拍摄的行人图像均聚类完毕后，对整栋楼出入口处拍摄的行人图像进行聚类。
60.本步骤中提到的聚类操作可以包括人脸聚类(face cluster)操作，也可以包括行人重识别(person re-identification，reid)操作。人脸聚类操作是将一个集合内的人脸根据身份进行分组的算法。人脸聚类也通过将集合内所有的人脸两两之间做比对，再根据这些比对的相似度值进行分析，将属于同一个身份的人划分到一个组里。行人重识别，又称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术，行人重识别技术可以对给定的监控行人图像检索跨设备下拍摄的该行人的图像。
61.本实施例首先按照预设空间划分规则划分空间范围得到多个逻辑单元，每一逻辑单元中获取的行人图像为处于逻辑单元内的行人的图像。在确定每一逻辑单元的单元级别后，本实施例按照单元级别从低到高的顺序依次对逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作。由于对某一单元级别逻辑单元内拍摄的行人图像远少于所有的行人图像，按照单元级别从低到高的顺序执行聚类操作可以大幅降低用于进行比对的行人图像的不确定性，加快了聚类的收敛速度。由此可见，本实施例能够提高行人图像的聚类速度，降低聚类结果的出错率。
62.作为对于图1对应实施例的进一步介绍，在按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作之后，还可以根据每一所述逻辑单元对应的行人图像聚类结果生成行人轨迹信息；其中，所述行人轨迹信息包括行人经过的逻辑单元，以及行人在逻辑单元停留的时间。通过分析行人轨迹信息可以排查可疑人员，提升监控系统的可靠性。
63.请参见图2，图2为本技术实施例所提供的另一种行人图像聚类方法的流程图，本实施例是对图1对应实施例中s103按照单元级别从低到高的顺序依次对逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作的具体介绍，可以将本实施例与图1对应的实施例相结合得到进一步的实施方式，本实施例可以包括以下步骤：
64.s201：将最低的单元级别作为当前待处理级别；
65.s202：分别对当前待处理级别的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作；
66.s203：判断当前待处理级别是否为最高的单元级别；若是，则结束流程；若否，则进入步骤s204；
67.s204：对当前待处理级别的单元级别提升一级得到新的当前待处理级别，并进入s202。
68.上述实施例中先将最低的单元级别作为当前待处理级别，分别对当前待处理级别的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作，然后提升当前待处理级别，以便对更高一级的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作，直至所有的逻辑单元内拍摄的行人图像均被执行聚类操作。举例说明上述过程，一栋楼包括两个楼层，每层楼包括2个房间，在本实施例中先依次对4个房间出入口的相机拍摄的行人图像执行聚类操作，在所有房间内拍摄的行人图像聚类完毕后，分别对第一层出入口和第二层出入口的相机拍摄的行人图像执行聚类操作，最后对整栋楼出入口的相机拍摄的行人图像执行聚类操作。本实施例基于逻辑单元聚类行人图像，先在最小逻辑单元对行人进行聚类，然后逐级提高逻辑单元级别直到最高级别，通过上述方式可以大幅减少错误，更快地实现聚类。
69.作为一种可行的实施方式，图1对应的实施例中可以基于多个规则划分的逻辑单元进行叠加聚类，比如先基于规则1区域进行聚类，然后再对未聚类的行人图像基于规则2路径进行聚类，从而加速数据的收敛计算及聚类的准确率。
70.具体的，在对按照预设空间划分规则划分得到的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作之后，还可以存在以下操作：判断是否存在未聚类的行人图像；若是，则按照备选空间划分规则确定新的逻辑单元，并按照单元级别从低到高的顺序依次对所述新的逻辑单元内拍摄的未聚类的行人图像执行聚类操作。上述提到的备选空间划分规则与预设空间划分规则为不同的划分规则，例如预设空间划分规则可以为基于区域划分空间范围，备选空间划分规则可以为基于路径划分空间范围；再例如预设空间划分规则可以为基于路径划分空间范围，备选空间划分规则可以为基于区域划分空间范围。在按照备选空间划分规则确定新的逻辑单元后，可以存在确定新的逻辑单元的单元级别的操作，以便按照新的逻辑单元的单元级别从低到高的顺序依次对所述新的逻辑单元内拍摄的未聚类的行人图像执行聚类操作。
71.举例说明上述过程，若按照预设空间划分规则划分得到的逻辑单元包括a、b、c、d；其中a的单元级别高于b、c、d，b的单元级别高于c和d。若按照单元级别从低到高的顺序依次对逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作，a中有未聚类的行人图像a，d中有未聚类的行人图像d。若按照备选空间划分规则划分得到新的逻辑单元包括e、f、g，此时行人图像a在e中，d在f中；对行人图像a对应的新的逻辑单元e执行行人图像聚类操作，对行人图像d对应的新的逻辑单元f执行行人图像聚类操作。通过上述基于多个规则划分的逻辑单元进行叠加聚类方案，可以实现更准确、更快速的图像聚类，从而加速数据的收敛计算。
72.请参见图3，图3为本技术实施例所提供的一种实际应用中基于逻辑单元对行人图像进行聚类分析的处理流程图，图3所示的方案中可以包括以下步骤：
73.s301：划分逻辑单元，并对逻辑单元分级以便确定每一逻辑单元的单元级别。
74.s302：选择单元级别最低的一级作为当前待处理级别。
75.s303：为当前待处理级别的逻辑单元生成待分析的逻辑单元集合settoanalysis。
76.s304：从待分析的逻辑单元集合settoanalysis中选择一个未执行聚类操作的逻辑单元。
77.s305：获取该逻辑单元中未聚类的行人照片。
78.s306：对未聚类的行人照片进行聚类。
79.s307：判断待分析的逻辑单元集合settoanalysis中所有逻辑单元是否均处理完毕；若是，则进入s308；若否，则进入s304。
80.s308：判断当前待处理级别是否为最高的单元级别；若是，则结束流程；若否，则将当前待处理级别升一级并进入s303。
81.本实施例中先将单元级别最低的一级作为当前待处理级别，依次对当前待处理级别的逻辑单元进行聚类，并在当前待处理级别的逻辑单元处理完毕后提升当前待处理级别直至当前待处理级别为最高的单元级别。上述过程能够逐级对逻辑单元内拍摄的行人照片进行聚类，可以大幅降低用于进行比对的行人图像的不确定性，加快了聚类的收敛速度。
82.逻辑单元为基于预设空间划分规则划分的空间范围，上述预设空间划分规则为基于区域划分空间范围；其中，目标单元级别的逻辑单元被单元级别高一级的逻辑单元所覆
盖。上述逻辑单元划分规则相当于根据地理位置信息对图像拍摄装置进行分组，图像拍摄装置在地理上构成一个封闭的区域，该封闭区域即逻辑单元。
83.举例说明上述基于区域划分空间范围得到逻辑单元的过程：拍摄1号楼出入口的相机为一组图像拍摄装置，拍摄1号楼出入口的相机与整栋楼构成封闭区间，即1号楼为一个逻辑单元。1号楼中拍摄第1层出入口的相机为一组图像拍摄装置，拍摄第1层出入口的相机与第一层构成封闭区间，即第一层楼为一个逻辑单元。同理可知，每一层楼都可以作为一个逻辑单元。1号楼中拍摄房间出入口的相机为一组图像拍摄装置，拍摄房间出入口的相机与房间构成封闭区间，即一个房间为一个逻辑单元。同理可知，每一个房间都可以作为一个逻辑单元。1号楼包括多个楼层、每个楼层包括多个房间，因此1号楼的单元级别高于每一楼层的单元级别，楼层的单元级别高于房间的单元级别。其中，经过房间出入口的行人，离开楼层时必然出现在楼层的出入口；经过楼层的出入口的行人，离开整栋楼时必然出现在1号楼的出入口。
84.此外，上述预设空间划分规则还可以为基于路径划分空间范围；其中，基于路径划分的逻辑单元之间为连接关系，相互连接的两个逻辑单元的单元级别相差一级。进一步的，可以基于地理上的路径信息对相机进行分组，相机在路径上的出入口、路径中，可以划分为一个组，比如某条路径上有拍摄出口处行人图像的相机1、拍摄入口处行人图像的相机2、拍摄路径途中行人图像的相机3等，本实施例可以将相机1、相机2和相机3配置为同一逻辑单元内的图像拍摄装置，并标识各相机的拍摄方向。在基于路径划分的逻辑单元时，当前逻辑单元出入的行人，最终汇入到更高一级的逻辑单元。例如，室内走道衔接楼道，楼道衔接支路，而支路最终汇入主干道。
85.请参见图4，图4为本技术实施例提供的另一种实际应用中基于逻辑单元对行人图像进行聚类分析的处理流程图，本实施例可以应用于基于路径或基于区域划分空间范围得到逻辑单元的场景，本实施例不限定空间划分规则，只要空间划分后低级别和高级别空间存在连接关系即可。本实施例是对图1对应实施例中s103的进一步介绍，可以将本实施例与图1对应的实施例相结合得到进一步的实施方式，本实施例可以包括以下步骤：
86.s401：将最低的单元级别作为当前待处理级别。
87.s402：生成包括所有当前待处理级别的逻辑单元的待处理逻辑单元集合。
88.s403：从待处理逻辑单元集合中选取待处理逻辑单元。
89.s404：将与待处理逻辑单元连接、且单元级别高于当前处理级别的逻辑单元作为主路逻辑单元。
90.s405：将与主路逻辑单元连接、且单元级别低于所述主路逻辑单元的逻辑单元作为支路逻辑单元。
91.s406：对所述主路逻辑单元和所述支路逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作。
92.s407：判断待处理逻辑单元集合中是否存在未执行聚类操作的待处理逻辑单元；若是，则进入s403；若否，则进入步骤s408。
93.s408：判断当前待处理级别是否为第二高的单元级别；若是，则结束流程；若否，则进入s409。
94.s409：对当前待处理级别的单元级别提升一级得到新的当前待处理级别，并进入
s402。
95.本实施例提出了一种对具有连通性的逻辑单元进行深度聚类的方案。由于基于路径划分空间范围得到在逻辑单元中出入的行人，最终汇入到更高一级的逻辑单元，所以当前逻辑单元未聚类的行人在更高级别逻辑单元会找到该行人的轨迹。从单元级别最小的逻辑单元unita开始，将当前逻辑单元衔接的更高一级的逻辑单元unitb和与unitb衔接的所有低一级单元合并，对合并单元中的未聚类的行人进行聚类，然后扩大一级重新聚类，直到所有逻辑单元完成处理。由于行人的移动轨迹在空间上具有连续性，因此通过上述深度聚类的方案，能够提高行人图像的聚类效率，并降低聚类出现错误的概率。
96.请参见图5，图5为本技术实施例所提供的一种行人图像聚类装置的结构示意图，该装置可以包括：
97.图像获取模块501，用于获取逻辑单元内拍摄的行人图像；其中，所述逻辑单元为按照预设空间划分规则划分的空间范围；
98.级别确定模块502，用于根据所述预设空间划分规则确定每一所述逻辑单元的单元级别；
99.图像聚类模块503，用于按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作。
100.本实施例首先按照预设空间划分规则划分空间范围得到多个逻辑单元，每一逻辑单元中获取的行人图像为处于逻辑单元内的行人的图像。在确定每一逻辑单元的单元级别后，本实施例按照单元级别从低到高的顺序依次对逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作。由于对某一单元级别逻辑单元内拍摄的行人图像远少于所有的行人图像，按照单元级别从低到高的顺序执行聚类操作可以大幅降低用于进行比对的行人图像的不确定性，加快了聚类的收敛速度。由此可见，本实施例能够提高行人图像的聚类速度，降低聚类结果的出错率。
101.进一步的，所述图像聚类模块503包括：
102.第一级别确定单元，用于将最低的单元级别作为当前待处理级别；
103.第一聚类单元，用于分别对当前待处理级别的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作；
104.第一判断单元，用于判断当前待处理级别是否为最高的单元级别；若否，则对当前待处理级别的单元级别提升一级得到新的当前待处理级别，并启动所述第一级别确定单元对应的工作流程。
105.进一步的，还包括：
106.未聚类图像处理模块，用于在对当前待处理级别的逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作之后，判断是否存在未聚类的行人图像；若是，则按照备选空间划分规则确定新的逻辑单元，并按照单元级别从低到高的顺序依次对所述新的逻辑单元内拍摄的未聚类的行人图像执行聚类操作。
107.进一步的，所述预设空间划分规则为基于路径划分空间范围；其中，逻辑单元之间为连接关系，相互连接的两个逻辑单元的单元级别相差一级；
108.或，所述预设空间划分规则为基于区域划分空间范围；其中，目标单元级别的逻辑单元被单元级别高一级的逻辑单元所覆盖。
109.进一步的，若相邻单元级别之间的逻辑单元存在连接关系，所述图像聚类模块503包括：
110.第二级别确定单元，用于将最低的单元级别作为当前待处理级别；
111.集合生成单元，用于生成包括所有当前待处理级别的逻辑单元的待处理逻辑单元集合；
112.逻辑单元选取单元，用于从所述待处理逻辑单元集合中选取待处理逻辑单元；还用于将与所述待处理逻辑单元连接、且单元级别高于当前处理级别的逻辑单元作为主路逻辑单元；还用于将与所述主路逻辑单元连接、且单元级别低于所述主路逻辑单元的逻辑单元作为支路逻辑单元；
113.第二聚类单元，用于对所述主路逻辑单元和所述支路逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作；
114.第二判断单元，用于判断所述待处理逻辑单元集合中是否存在未执行聚类操作的待处理逻辑单元；若存在未执行聚类操作的待处理逻辑单元，则启动逻辑单元选取单元对应的工作流程；若不存在未执行聚类操作的待处理逻辑单元，则判断当前待处理级别是否为第二高的单元级别；若是，则结束流程；若否，则对当前待处理级别的单元级别提升一级得到新的当前待处理级别，并启动集合生成单元对应的工作流程。
115.进一步的，所述图像聚类模块503具体为用于按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行人脸聚类操作和/或行人重识别操作的模块；其中，所述行人图像包括摄像机拍摄的图像，和/或从监控视频中提取的图像。
116.进一步的，还包括：
117.轨迹生成模块，用于在按照所述单元级别从低到高的顺序依次对所述逻辑单元内拍摄的行人图像执行聚类操作之后，根据每一所述逻辑单元对应的行人图像聚类结果生成行人轨迹信息；其中，所述行人轨迹信息包括行人经过的逻辑单元，以及行人在逻辑单元停留的时间。
118.由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。
119.本技术还提供了一种存储介质，其上存有计算机程序，该计算机程序被执行时可以实现上述实施例所提供的步骤。该存储介质可以包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
120.本技术还提供了一种电子设备，可以包括存储器和处理器，所述存储器中存有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时，可以实现上述实施例所提供的步骤。当然所述电子设备还可以包括各种网络接口，电源等组件。
121.说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以对本技术进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本技术权利要求的保护范围内。
122.还需要说明的是，在本说明书中，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。在没有更多限制的状况下，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。