本申请公开了一种视频中群体对象运动的分析方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取视频中一帧待分析图像；在所述视频中为所述待分析图像确定一帧被关联图像；对所述待分析图像的第一对象进行分析，得到群体密度；根据所述群体密度与特定密度阈值之间的大小关系，确定关联方式；采用所述关联方式将所述待分析图像中的第一对象与所述被关联图像中的第二对象进行关联，以分析所述视频中群体对象运动。通过上述方式，能够准确地确定出视频中群体对象的运动情况。频中群体对象的运动情况。频中群体对象的运动情况。
【技术实现步骤摘要】
视频中群体对象运动的分析方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及但不限于视频处理技术，尤其涉及一种视频中群体对象运动的分析方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会生活的丰富，公共区域的人群呈现出数量多、密集程度大的特点，传统的安全方式已经不能满足公共安防的要求，自动化群体人物运动轨迹跟踪技术成为智能安防的发展趋势。所谓群体人物运动是指多个个体人物间进行的具有集体特征的交互运动，这种群体交互运动通常表现出多元性。由于视频中包含人、物丰富的位置关系信息，有助于理解群体人物运动轨迹，因此基于视频的群体人物运动轨迹跟踪的研究逐渐成为热点。
[0003]相关技术中，对于群体中的所有人物，为了方便处理，采用固定的帧间关联原则的位置跟踪方法确定人物的运动情况，如此会导致位置跟踪方法在某些群体场景中准确率高，在某些群体场景中准确率不足，即相关技术中的位置跟踪方法确定的人物的运动情况不准确。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种视频中群体对象运动的分析方法、装置、设备及存储介质，能够解决相关技术中的位置跟踪方法确定的人物的运动情况不准确的问题。
[0005]第一方面，提供一种视频中群体对象运动的分析方法，包括：
[0006]获取视频中一帧待分析图像；
[0007]在所述视频中为所述待分析图像确定一帧被关联图像；
[0008]对所述待分析图像的第一对象进行分析，得到群体密度；
[0009]根据所述群体密度与特定密度阈值之间的大小关系，确定关联方式；
[0010]采用所述关联方式将所述待分析图像中的第一对象与所述被关联图像中的第二对象进行关联，以分析所述视频中群体对象运动。
[0011]本申请实施例中，分析设备能够从视频中确定的群体密度，选择合适的关联方式将待分析图像中的第一对象与被关联图像中的第二对象进行关联，以分析视频中群体对象运动，从而能够使不同的群体场景对应不同的关联方式，进而能够准确地确定出视频中群体对象的运动情况。
[0012]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述根据所述群体密度与特定密度阈值之间的大小关系，确定关联方式，包括：
[0013]如果所述群体密度大于所述特定密度阈值，确定所述关联方式为第一关联方式；
[0014]如果所述群体密度小于或等于所述特定密度阈值，确定所述关联方式为第二关联方式；
[0015]其中，所述第一关联方式为：基于所述待分析图像中第一对象的特征参数和所述被关联图像中第二对象的特征参数确定的关联方式，所述特征参数包括位置参数和状态参
数；第二关联方式为：基于所述待分析图像中第一对象的位置参数和所述被关联图像中第二对象的位置参数确定的关联方式。
[0016]本申请实施例中，如果群体密度大于特定密度阈值，利用位置参数和状态参数确定的关联方式，进行分析视频中群体对象运动，如果群体密度小于或等于特定密度阈值，利用位置参数确定的关联方式，进行分析视频中群体对象运动，从而能够根据不同的群体密度选择不同的关联方式，进而分析得到的视频中群体对象运动时，能够同时达到准确性高和计算量低的技术效果。
[0017]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，采用所述第一关联方式将所述待分析图像中的第一对象与所述被关联图像中的第二对象进行关联，以分析所述视频中群体对象运动，包括：
[0018]基于获得的所述待分析图像中第一目标对象的特征参数，和所述被关联图像中N个第二对象中每一第二对象的特征参数，确定所述第一目标对象与所述每一第二对象之间的每一特征相似度；N为大于或等于1的整数；
[0019]基于所述每一特征相似度确定每一关联相似度；
[0020]如果与所述N个第二对象一一对应的N个关联相似度中的最大关联相似度大于第一阈值，关联所述第一目标对象和与所述最大关联相似度对应的所述N个第二对象中的第二目标对象，以分析所述视频中群体对象运动。
[0021]本申请实施例中，提供了一种通过特征相似度确定关联相似度，并基于关联相似度确定与第一目标对象关联的第二目标对象，从而确定的第二目标对象准确，进而得到的视频中群体对象运动的准确度高。
[0022]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：基于获得的所述第一目标对象的位置参数和所述每一第二对象的位置参数，确定所述第一目标对象与所述每一第二对象之间的每一位置相似度；
[0023]所述基于所述每一特征相似度确定每一关联相似度，包括：基于所述每一位置相似度和所述每一特征相似度，确定所述每一关联相似度。
[0024]本申请实施例中，关联相似度是基于每一位置相似度和每一特征相似度，从而确定的关联相似度准确。
[0025]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述基于所述每一位置相似度和所述每一特征相似度，确定所述每一关联相似度，包括：
[0026]用所述每一位置相似度，除以与所述N个第二对象一一对应的N个位置相似度之和，确定每一位置权值参数；
[0027]基于所述每一位置权值参数和所述每一特征相似度，确定所述每一关联相似度。
[0028]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：利用以下公式确定所述每一关联相似度：
[0029]bmask＝-We-f
[0030]其中，bmask为所述每一关联相似度；W
now-j
为所述每一位置权值参数；f为所述每一特征相似度。
[0031]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，采用所述第二关联方式将所述待分析图像中的第一对象与所述被关联图像中的第二对象进行关联，以分析所述视频中群体
对象运动，包括：
[0032]基于获得的所述待分析图像中第一目标对象的位置参数，和所述被关联图像中N个第二对象中每一第二对象的位置参数，确定所述第一目标对象与所述每一第二对象之间的每一位置相似度；N为大于或等于1的整数；
[0033]如果与所述N个第二对象一一对应的N个位置相似度中的最大位置相似度大于第二阈值，关联所述第一目标对象和与所述最大位置相似度对应的所述N个第二对象中的第三目标对象，以分析所述视频中群体对象运动。
[0034]本申请实施例中，提供了一种通过位置相似度确定与第一目标对象关联的第三目标对象，从而确定的第三目标对象准确，进而得到的视频中群体对象运动的准确度高。
[0035]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述对所述待分析图像的第一对象进行分析，得到群体密度，包括：
[0036]确定所述待分析图像的第一目标对象与其它M-1个第一对象之间的重叠面积和，得到第一总重叠面积；所述待分析图像包括M个第一对象，所述M个第一对象包括所述第一目标对象，M为大于或等于1的整数；
[0037]基于第一总重叠面积，确定所述群体密度。
[0038]本申请实施例中，待分析图像的第一目标对象与其它M-1个第一对象本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视频中群体对象运动的分析方法，其特征在于，包括：获取视频中一帧待分析图像；在所述视频中为所述待分析图像确定一帧被关联图像；对所述待分析图像的第一对象进行分析，得到群体密度；根据所述群体密度与特定密度阈值之间的大小关系，确定关联方式；采用所述关联方式将所述待分析图像中的第一对象与所述被关联图像中的第二对象进行关联，以分析所述视频中群体对象运动。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述群体密度与特定密度阈值之间的大小关系，确定关联方式，包括：如果所述群体密度大于所述特定密度阈值，确定所述关联方式为第一关联方式；如果所述群体密度小于或等于所述特定密度阈值，确定所述关联方式为第二关联方式；其中，所述第一关联方式为：基于所述待分析图像中第一对象的特征参数和所述被关联图像中第二对象的特征参数确定的关联方式，所述特征参数包括位置参数和状态参数；第二关联方式为：基于所述待分析图像中第一对象的位置参数和所述被关联图像中第二对象的位置参数确定的关联方式。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用所述第一关联方式将所述待分析图像中的第一对象与所述被关联图像中的第二对象进行关联，以分析所述视频中群体对象运动，包括：基于获得的所述待分析图像中第一目标对象的特征参数，和所述被关联图像中N个第二对象中每一第二对象的特征参数，确定所述第一目标对象与所述每一第二对象之间的每一特征相似度；N为大于或等于1的整数；基于所述每一特征相似度确定每一关联相似度；如果与所述N个第二对象一一对应的N个关联相似度中的最大关联相似度大于第一阈值，关联所述第一目标对象和与所述最大关联相似度对应的所述N个第二对象中的第二目标对象，以分析所述视频中群体对象运动。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于获得的所述第一目标对象的位置参数和所述每一第二对象的位置参数，确定所述第一目标对象与所述每一第二对象之间的每一位置相似度；所述基于所述每一特征相似度确定每一关联相似度，包括：基于所述每一位置相似度和所述每一特征相似度，确定所述每一关联相似度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述每一位置相似度和所述每一特征相似度，确定所述每一关联相似度，包括：用所述每一位置相似度，除以与所述N个第二对象一一对应的N个位置相似度之和，确定每一位置权值参数；基于所述每一位置权值参数和所述每一特征相似度，确定所述每一关联相似度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：掌静，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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