(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221076843 3.6 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 南京邮电大 学 地址 210003 江苏省南京市 鼓楼区新模范 马路66号 (72)发明人 张晖　王呈呈　赵海涛　朱洪波　 (74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 专利代理师 田凌涛 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/50(2022.01) G06V 10/56(2022.01)G06V 10/74(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 一种基于多视角特征群智融合的特定行人 目标匹配方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于多视角特征群智融 合的特定行人目标匹配方法利用监视区域布置 的多个角度的摄像头的优势， 主摄像头和辅助摄 像头联动， 智能的提取加权多视角融合特征， 减 少障碍物对 特定行人目标匹配的影 响， 降低了漏 匹配的概率； 根据加权多视角融合特征与监视行 人目标特征集的多视角融合特征计算匹配相似 度， 进而计算不匹配概率， 获得初级目标待匹配 行人。 之后进行进一步匹配， 提供了两种匹配方 法， 通过阈值条件和最大相似度分层判断待匹配 行人是否 是目标被监视行人， 或者计算利最大相 似度， 对被监视行人剔除， 循环计算最大相似度， 本发明降低了误匹配概率， 提高了待匹配行人和 目标被监视行 人的匹配精度。 权利要求书4页 说明书8页 附图1页 CN 115100601 A 2022.09.23 CN 115100601 A 1.一种基于多视角特征群智融合的特定行人目标匹配方法,其特征在于， 基于目标区 域内的行人、 以及覆盖于目标区域内各个位置的多角度摄像头， 根据目标区域内预设各个 目标被监视行人分别对应的各角度图像， 分别针对目标区域内各个待匹配行人， 执行以下 步骤A至步骤F， 完成待匹配人的初级匹配， 然后执行步骤G,实现待匹配行人相对目标被监 视行人的匹配； 步骤A： 分别针对目标 区域内各个目标被监视行人， 提取目标被监视行人所对应的各角 度图像的SIFT特征和空间颜色直方图特征信息， 并进行融合， 获得该目标被监视行人的多 视角融合特征， 即获得各个目标被监视行人分别对应的多视角融合特征， 并构建目标被监 视行人特征集T； 随后执 行步骤B； 步骤B： 针对待匹配行人的各角度图像， 分别针对各角度图像提取视角SIFT特征和空间 颜色直方图特征信息， 之后对视角SIFT特征和空间颜色直方图特征信息融合， 获得待匹配 行人的各角度图像分别对应的视角融合特 征； 随后执 行步骤C； 步骤C： 针对待匹配行人的各角度图像， 统计待匹配行人的各角度图像的像素数量， 并 计算该各角度图像的图像权值， 获得其中权值最大 的角度图像， 之后进一步获得采集该角 度图像对应的摄 像头； 并确定该摄 像头为目标区域内主摄 像头； 随后执 行步骤D； 步骤D： 基于待 匹配行人所对应各个多角度图像的图像权值、 以及各个多角度图像的多 视角融合特征,执行加权处理， 获得待匹配行人对应主摄像头下的加权多视角融合特征； 随 后执行步骤E； 步骤E： 基于被监视行人特征集T、 以及待匹配行人对应主摄像头下的加权多视角融合 特征， 计算被监视行人特征集T与该加权多视角融合特征之间的相似度； 进一步获得待匹配 行人各角度图像与被监视行 人特征集T的不匹配概 率； 随后执 行步骤F； 步骤F:判断步骤E所获不匹配概率Qm是否大于等于匹配成功阈值Qth， 是则初次匹配结 果不成功， 并返回执 行步骤B； 否则初次匹配结果成功， 待匹配人构成初级 待匹配行 人； 步骤G:计算各个初级待 匹配行人分别与各个目标被监视行人之间的相似度， 并结合预 设初级待匹配行人与目标被监视行人相似度阈值βth， 获得初级待匹配行人与目标被 监视行 人的匹配结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于多视角特征群智融合的特定行人目标匹配方法,其 特征在于， 覆盖于目标区域内各个位置的多角度摄像头针对每个行人选取k个视角进行拍 摄， 获得各个行人的各角度图像。 3.根据权利要求2所述的一种基于多视角特征群智融合的特定行人目标匹配方法,其 特征在于， 所述 步骤A包括如下步骤A1至步骤A3: 步骤A1:基于各个行人的各角度图像， 获得各个目标被监视行人的各角度图像Ik， 并从 各个目标被 监视行人各角度图像 Ik中分别提取各角度图像的SIFT特征{P1k,…,Pnk}、 以及各 角度图像的空间颜色直方图特 征{Z1k,…,Znk}， 其中， 其中， n表示目标被监视行人的个数， i∈[1, n]； 步骤A2:根据各目标被监视行人角度图像的SIFT特征为{P1k,…,Pnk}、 以及各角度图像 的空间颜色直方图特 征{Z1k,…,Znk}， 获得各被监视行 人的多视角融合特 征Ri：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115100601 A 2其中， b表示SIFT特 征的维数， 步骤A3： 根据各目标被监视行人的多视角融合特征， 构成目标被监视行人特征集T， T＝ {R1,…,Rn}， 并将其录入到服 务器中， 其中， n表示目标被监视行 人的个数。 4.根据权利要求2所述的一种基于多视角特征群智融合的特定行人目标匹配方法,其 特征在于， 所述 步骤B包括如下步骤B1至步骤B3: 步 骤 B1 ： 提取 摄像头y 视 角的 待匹 配行人 tm各 个 角度图 像的 SIF T特征 其中 表示维度s上的特征取值， b 表示SIFT特 征的维数， y表示该监视区域布置的摄 像头个数， 且一个 摄像头代表一个视角； 步 骤 B2:提取 待匹 配行人 tm各 个 角度图 像的 空间 颜色 直方图 特征 信息 其中， 表示绝对亮度取值 为j的像素 数量； 步骤B3:分别对待匹配行人tm的各角度图像的多视角SIFT特征Pmy和空间颜色直方图特 征Zmy进行融合， 获得待匹配行 人tm的各角度图像分别对应的视角融合特 征： 其中， b表 示SIFT特 征的维数， y表示该监视区域布置的摄 像头个数， 且一个 摄像头代表一个视角。 5.根据权利要求2所述的一种基于多视角特征群智融合的特定行人目标匹配方法,其 特征在于， 所述 步骤C中， 包括如下步骤C1至 C2； 步骤C1： 针对各个待匹配行人tm的各角度图像， 统计每张待匹配行人tm的各角度图像的 像素数量Ny， 1≤y≤Y， Y表示该目标域布置的摄 像头个数； 步骤C2： 按如下公式： 计算每张待匹配行人tm的角度图像的权值αy； 并且获得最大权值αmax∈{α1,…, αY}的待 匹配行人tm的角度图像， 进一步获得采集到该权值最大的待匹配行人角度图像对应的摄像 头ymax∈[1,Y],确定该摄 像头为主摄 像头。 6.根据权利要求2所述的一种基于多视角特征群智融合的特定行人目标匹配方法,其 特征在于， 所述步骤D具体 为： 基于每张待匹配行人tm的角度图像权值、 以及待匹配行人tm多 视角融合特 征进行融合， 按如下公式： 获得主摄像头 下的待匹配 行人的加权多视角融合特征 其中b表示SIFT特征的维数，权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115100601 A 3