一种聚类方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种聚类方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括：获取目标场景中各摄像头下各个目标的轨迹片段，组成轨迹片段集合；针对轨迹片段集合，基于外观相似度约束条件和时空约束条件进行迭代聚类处理，在迭代聚类的过程中得到多个候选聚类簇；通过纯净度识别网络，确定多个候选聚类簇各自对应的纯净度；根据多个候选聚类簇各自对应的纯净度，对多个候选聚类簇进行去重叠处理得到多个目标聚类簇；该目标聚类簇用于确定目标在目标场景中的运动轨迹。该方法能够提高轨迹片段的聚类纯净度，保证跨摄像头多目标跟踪任务的准确性。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
一种聚类方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种聚类方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，目标跟踪技术一直是计算机视觉研究领域中的热点之一，其在安防监控等方面具有广泛的应用前景。目标跟踪技术可以定位目标在每帧视频图像中的位置，并基于此生成目标运动的轨迹片段。
[0003]由于单个摄像头的拍摄范围有限，目前在大中型场景(如商场、停车场、机场、游乐园等)中普遍会安置多个摄像头，以确保能够全面监控整个场景。在此类场景中进行多目标跟踪时，需要先确定场景中每个摄像头下各个目标的轨迹片段，然后对各个摄像头下各个目标的轨迹片段进行聚类，得到各个目标各自对应的聚类簇，进而针对每个目标对应的聚类簇中的轨迹片段进行跨摄像头数据关联，以得到该目标在全场景中的完整轨迹。
[0004]然而，在实际应用中，受到同一目标跨摄像头时外观变化大、目标运动轨迹复杂、跨摄像头时存在视野交叠等问题的影响，针对各个摄像头下各个目标的轨迹片段进行聚类处理时，通常难以保证聚类纯净度，即在某一目标对应的聚类簇中极有可能包括大量其他目标的轨迹片段，这种情况将严重影响最终确定的完整轨迹的准确性。
[0005]可见，如何提高轨迹片段的聚类纯净度，已成为多目标跟踪任务中亟待解决的问题。

技术实现思路

[0006]本申请实施例提供了一种聚类方法、装置、设备及存储介质，能够提高轨迹片段的聚类纯净度，保证跨摄像头多目标跟踪任务的准确性。
[0007]有鉴于此，本申请第一方面提供了一种聚类方法，所述方法包括：
[0008]获取目标场景中各摄像头下各个目标的轨迹片段，组成轨迹片段集合；
[0009]针对所述轨迹片段集合，基于外观相似度约束条件和时空约束条件进行迭代聚类处理，在迭代聚类的过程中得到多个候选聚类簇；所述外观相似度约束条件用于根据候选聚类簇之间外观特征的相似度，衡量候选聚类簇是否需要合并；所述时空约束条件用于根据候选聚类簇之间时间特征的关联关系和空间特征的关联关系，衡量候选聚类簇是否需要合并；
[0010]通过纯净度识别网络，确定所述多个候选聚类簇各自对应的纯净度；
[0011]根据所述多个候选聚类簇各自对应的纯净度，对所述多个候选聚类簇进行去重叠处理，得到多个目标聚类簇；所述目标聚类簇用于确定所述目标在所述目标场景中的运动轨迹。
[0012]可选的，通过以下方式衡量候选聚类簇是否满足所述外观相似度约束条件：
[0013]将经上一轮聚类处理得到的多个候选聚类簇两两组合，得到多个候选聚类簇组合；
[0014]针对每个候选聚类簇组合执行以下操作：
[0015]计算该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的外观特征之间的最小余弦距离，作为该候选聚类簇组合对应的相似度；所述候选聚类簇的外观特征是根据其中包括的各个轨迹片段的外观特征确定的；
[0016]判断该候选聚类簇组合对应的相似度是否大于本轮聚类处理的外观相似度阈值，若是，则确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇满足所述外观相似度约束条件。
[0017]可选的，通过以下方式衡量候选聚类簇是否满足所述时空约束条件：
[0018]将经上一轮聚类处理得到的多个候选聚类簇两两组合，得到多个候选聚类簇组合；
[0019]针对每个候选聚类簇组合执行以下操作：
[0020]判断该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的跨越时间是否存在重叠；所述候选聚类簇的跨越时间为其中包括的各个轨迹片段的时间戳集合；
[0021]若不存在重叠，则根据该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的跨越时间之间的时间间隔，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇是否满足时间约束条件；以及，根据该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的预测轨迹和真实轨迹之间的位置关系，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇是否满足空间约束条件；当该候选聚类簇组合中的候选聚类簇满足所述时间约束条件和所述空间约束条件时，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇满足所述时空约束条件；
[0022]若存在重叠，则根据该候选聚类簇组合中各候选聚类簇在重叠时间内的轨迹片段所属的摄像头索引标识，和/或该候选聚类簇组合中各候选聚类簇在重叠时间内的真实轨迹之间的位置关系，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇是否满足所述时空约束条件。
[0023]可选的，所述候选聚类簇组合中包括第一候选聚类簇和第二候选聚类簇；所述根据该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的跨越时间之间的时间间隔，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇是否满足时间约束条件，包括：
[0024]确定所述第一候选聚类簇的跨越时间和所述第二候选聚类簇的跨越时间中间隔最近的时间戳之间的时间间隔；
[0025]判断所述时间间隔是否小于本轮聚类处理的时间约束阈值，若是，则确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇满足所述时间约束条件；
[0026]所述根据该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的预测轨迹和真实轨迹之间的位置关系，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇是否满足空间约束条件，包括：
[0027]预测所述第二候选聚类簇在所述第一候选聚类簇的跨越时间上的轨迹，作为所述第一候选聚类簇的预测轨迹；计算所述第一候选聚类簇的预测轨迹与真实轨迹之间的平均欧式距离，作为第一距离；
[0028]预测所述第一候选聚类簇在所述第二候选聚类簇的跨越时间上的轨迹，作为所述第二候选聚类簇的预测轨迹；计算所述第二候选聚类簇的预测轨迹与真实轨迹之间的平均欧式距离，作为第二距离；
[0029]计算所述第一距离与所述第二距离的平均值；
[0030]判断所述平均值是否小于本轮聚类处理的第一空间约束阈值，若是，则确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇满足所述空间约束条件。
[0031]可选的，所述候选聚类簇组合中包括第一候选聚类簇和第二候选聚类簇；所述根据该候选聚类簇组合中各候选聚类簇在重叠时间内的轨迹片段所属的摄像头索引标识，和/或该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的真实轨迹之间的位置关系，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇是否满足所述时空约束条件，包括：
[0032]组合所述第一候选聚类簇中在所述重叠时间内的轨迹片段所属的摄像头索引标识，得到第一摄像头标识集合；组合所述第二候选聚类簇中在所述重叠时间内的轨迹片段所属的摄像头索引标识，得到第二摄像头标识集合；
[0033]若所述第一摄像头标识集合与所述第二摄像头标识集合存在交集，则确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇不满足所述时空约束条件；
[0034]若所述第一摄像头标识集合与所述第二摄像头标识集合不存在交集，则确定所述重叠时间内所述第一候选聚类簇的真实轨迹与所述第二候选聚类簇的真实轨迹之间的平均欧式距离，判断所述平均欧式距离是否小于本轮聚类处理的第二空间约束阈值，若是，则确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇满足所述时空约束条件。
[0035]可选的，所述通过纯净度识别网络，确定所述多个候选聚类簇各自对应的纯净度，包括：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种聚类方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标场景中各摄像头下各个目标的轨迹片段，组成轨迹片段集合；针对所述轨迹片段集合，基于外观相似度约束条件和时空约束条件进行迭代聚类处理，在迭代聚类的过程中得到多个候选聚类簇；所述外观相似度约束条件用于根据候选聚类簇之间外观特征的相似度，衡量候选聚类簇是否需要合并；所述时空约束条件用于根据候选聚类簇之间时间特征的关联关系和空间特征的关联关系，衡量候选聚类簇是否需要合并；通过纯净度识别网络，确定所述多个候选聚类簇各自对应的纯净度；根据所述多个候选聚类簇各自对应的纯净度，对所述多个候选聚类簇进行去重叠处理，得到多个目标聚类簇；所述目标聚类簇用于确定所述目标在所述目标场景中的运动轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式衡量候选聚类簇是否满足所述外观相似度约束条件：将经上一轮聚类处理得到的多个候选聚类簇两两组合，得到多个候选聚类簇组合；针对每个候选聚类簇组合执行以下操作：计算该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的外观特征之间的最小余弦距离，作为该候选聚类簇组合对应的相似度；所述候选聚类簇的外观特征是根据其中包括的各个轨迹片段的外观特征确定的；判断该候选聚类簇组合对应的相似度是否大于本轮聚类处理的外观相似度阈值，若是，则确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇满足所述外观相似度约束条件。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式衡量候选聚类簇是否满足所述时空约束条件：将经上一轮聚类处理得到的多个候选聚类簇两两组合，得到多个候选聚类簇组合；针对每个候选聚类簇组合执行以下操作：判断该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的跨越时间是否存在重叠；所述候选聚类簇的跨越时间为其中包括的各个轨迹片段的时间戳集合；若不存在重叠，则根据该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的跨越时间之间的时间间隔，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇是否满足时间约束条件；以及，根据该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的预测轨迹和真实轨迹之间的位置关系，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇是否满足空间约束条件；当该候选聚类簇组合中的候选聚类簇满足所述时间约束条件和所述空间约束条件时，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇满足所述时空约束条件；若存在重叠，则根据该候选聚类簇组合中各候选聚类簇在重叠时间内的轨迹片段所属的摄像头索引标识，和/或该候选聚类簇组合中各候选聚类簇在重叠时间内的真实轨迹之间的位置关系，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇是否满足所述时空约束条件。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述候选聚类簇组合中包括第一候选聚类簇和第二候选聚类簇；所述根据该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的跨越时间之间的时间间隔，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇是否满足时间约束条件，包括：确定所述第一候选聚类簇的跨越时间和所述第二候选聚类簇的跨越时间中间隔最近
的时间戳之间的时间间隔；判断所述时间间隔是否小于本轮聚类处理的时间约束阈值，若是，则确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇满足所述时间约束条件；所述根据该候选聚类簇组合中各候选聚类簇的预测轨迹和真实轨迹之间的位置关系，确定该候选聚类簇组合中的候选聚类簇是否满足空间约束条件，包括：预测所述第二候选聚类簇在所述第一候选聚类簇的跨越时间上的轨迹，作为所述第一候选聚类簇的预测轨迹；计算所述第一候选聚类簇的预测轨迹与真实轨迹之间的平均欧式距离，作为第一距离；预测所述第一候选聚类簇在所述第二候选聚类簇的跨越时间上的轨迹，作为所述第二候选聚类簇的预测轨迹；计算所述第二候选聚类簇的预测轨迹与真实轨迹之间的平均欧式距离，作为第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈琳，戴鹏，杨碧蓝，
申请(专利权)人：北京爱笔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：