公开(公告)号：CN112465869A

公开(公告)日：2021-03-09

申请号：CN202011379362.8

申请日：2020-11-30

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 邓潇 ,  李林森 ,  莫致良

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明实施例提供了一种轨迹关联方法、装置、电子设备及存储介质，获取待关联的两个目标轨迹；针对每个目标轨迹，分别进行特征提取，得到该目标轨迹对应的特征数据；对各特征数据进行相似度计算，得到相似度特征数据；所述相似度特征数据表征所述各特征数据之间的相似程度；将所述相似度特征数据输入至：预先基于相似度特征数据样本训练完成的分类模型，得到表征所述目标轨迹之间相似程度的置信度；根据所述置信度与置信度阈值的大小关系，得到所述目标轨迹是否属于同一目标的轨迹关联结果。提高了轨迹关联结果的准确度。

公开(公告)号：CN112015956A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN202010922759.0

申请日：2020-09-04

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 邓潇

IPC: G06F16/901 ,  G06F16/9035 ,  G06F16/909

Abstract: 本申请提供一种移动对象的相似性确定方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：根据多个第一移动对象的轨迹数据，确定多个第一移动对象中具有同行关系的多个第二移动对象；根据具有同行关系的多个第二移动对象，建立关系图；关系图包括节点和边；节点表示第二移动对象，边表示连接的两个节点具有同行关系；根据关系图中各个第二移动对象之间的连接关系，确定以各个第二移动对象为起始节点的节点序列；根据节点序列利用预设模型确定各个第二移动对象的向量特征；根据各个第二移动对象的向量特征，确定各个第二移动对象的相似性。本申请实施例基于同行关系能建立起没有同行的移动对象间的联系，进而确定移动对象间的相似性，准确性较高。

公开(公告)号：CN112015956B

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202010922759.0

申请日：2020-09-04

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 邓潇

IPC: G06F16/901 ,  G06F16/9035 ,  G06F16/909

Abstract: 本申请提供一种移动对象的相似性确定方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：根据多个第一移动对象的轨迹数据，确定多个第一移动对象中具有同行关系的多个第二移动对象；根据具有同行关系的多个第二移动对象，建立关系图；关系图包括节点和边；节点表示第二移动对象，边表示连接的两个节点具有同行关系；根据关系图中各个第二移动对象之间的连接关系，确定以各个第二移动对象为起始节点的节点序列；根据节点序列利用预设模型确定各个第二移动对象的向量特征；根据各个第二移动对象的向量特征，确定各个第二移动对象的相似性。本申请实施例基于同行关系能建立起没有同行的移动对象间的联系，进而确定移动对象间的相似性，准确性较高。

公开(公告)号：CN113761263A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202111050793.4

申请日：2021-09-08

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 邓潇 ,  李林森 ,  莫致良

IPC: G06F16/583 ,  G06F16/58 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请实施例公开了一种相似度确定方法、装置及计算机可读存储介质，属于图像处理技术领域。在本申请实施例中，对于均存在目标对象的两张图像来说，确定这两张图像之间的图像相似度，以及确定转移概率，转移概率为一个目标对象在参考时长内从第二相机的拍摄视野转移到第一相机的拍摄视野的概率，从而基于图像相似度和转移概率，确定这两张图像中存在的目标对象之间的相似度。其中，转移概率是一种时空特征，而非图像中的特征。也即是，本方案不仅依据图像中的特征，还依据时空特征来确定相似度，因而即使在图像质量较低的情况下所确定的相似度的准确性较高。

公开(公告)号：CN112465869B

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202011379362.8

申请日：2020-11-30

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 邓潇 ,  李林森 ,  莫致良

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明实施例提供了一种轨迹关联方法、装置、电子设备及存储介质，获取待关联的两个目标轨迹；针对每个目标轨迹，分别进行特征提取，得到该目标轨迹对应的特征数据；对各特征数据进行相似度计算，得到相似度特征数据；所述相似度特征数据表征所述各特征数据之间的相似程度；将所述相似度特征数据输入至：预先基于相似度特征数据样本训练完成的分类模型，得到表征所述目标轨迹之间相似程度的置信度；根据所述置信度与置信度阈值的大小关系，得到所述目标轨迹是否属于同一目标的轨迹关联结果。提高了轨迹关联结果的准确度。