本申请涉及一种目标匹配方法、事件确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：获取对象标识匹配失败的第一对象标识和第一对象标识对应的第一行为发生时间，其中，第一对象标识为发生第一行为的对象的标识；查找与第一行为发生时间相对应的预设时段内的第二对象标识集，其中，第二对象标识为有第二行为发生趋势的对象的标识，第二行为与第一行为属于针对目标区域做出的相反行为；根据第一对象标识对应的对象图像与第二对象标识集中各第二对象标识对应的对象图像之间的相似度，对第一对象标识和第二对象标识集进行匹配，确定与第一对象标识匹配成功的第二对象标识。采用本方法能够提高目标匹配的准确性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
目标匹配方法、事件确定方法、装置和计算机设备
[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种目标匹配方法、事件确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]随着计算机视觉技术的发展，出现了目标匹配技术。目标匹配技术是基于检测对象间的对象图像，通过比较图像相似度来将检测对象进行匹配。目标匹配技术可应用于客流统计、交通调度等领域。
[0003]传统的目标匹配方法中，以客流统计领域为例，在客流统计领域中通常会在店铺门口上方安装一个摄像机，在检测到顾客时，开始采集顾客的图像。根据采集到的顾客在不同时刻的图像，可确定顾客在不同时刻的轨迹点，从而得到顾客轨迹。若顾客轨迹是从店铺区域外进入店铺区域，则认为顾客进店，反之为顾客出店。其中，顾客进店时的图像对应有进店顾客标识，顾客出店时的图像对应有出店顾客标识。通过计算顾客进店时的图像与顾客出店时的图像间的相似度，将相似度高的图像所对应的进店顾客标识和出店顾客标识进行匹配。
[0004]但是，在传统技术中，存在因对象遮挡等原因导致图像中的对象漏检或误检，造成该对象的轨迹缺失，而该缺失轨迹对应的对象标识不会被用于后续的目标匹配中，如此必然会导致部分对象标识无法成功匹配，因此目标匹配的准确性较低。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高目标匹配准确性的目标匹配方法、事件确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
[0006]第一方面，本申请提供了一种目标匹配方法。所述方法包括：
[0007]获取对象标识匹配失败的第一对象标识和所述第一对象标识对应的第一行为发生时间，其中，所述第一对象标识为发生第一行为的对象的标识；
[0008]查找与所述第一行为发生时间相对应的预设时段内的第二对象标识集，其中，第二对象标识为有第二行为发生趋势的对象的标识，所述第二行为与所述第一行为属于针对目标区域做出的相反行为；
[0009]根据所述第一对象标识对应的对象图像与所述第二对象标识集中各第二对象标识对应的对象图像之间的相似度，对所述第一对象标识和所述第二对象标识集进行匹配，确定与所述第一对象标识匹配成功的第二对象标识。
[0010]在其中一个实施例中，所述第一行为是指进入目标区域，所述第二行为是指从所述目标区域离开；
[0011]所述查找与所述第一行为发生时间相对应的预设时段内的第二对象标识集，包括：
[0012]查找在所述第一行为发生时间之后的预设时段内的初始对象标识集和所述初始
对象标识集对应的对象轨迹集；
[0013]在所述对象轨迹集中，选取满足第二行为发生趋势识别条件的对象轨迹子集；
[0014]将所述初始对象标识集中，所述对象轨迹子集对应的对象标识子集，确定为第二对象标识集。
[0015]在其中一个实施例中，所述第一行为是指从目标区域离开，所述第二行为是指进入所述目标区域；
[0016]所述查找与所述第一行为发生时间相对应的预设时段内的第二对象标识集，包括：
[0017]查找在所述第一行为发生时间之前的预设时段内的初始对象标识集和所述初始对象标识集对应的对象轨迹集；
[0018]在所述对象轨迹集中，选取满足第二行为发生趋势识别条件的对象轨迹子集；
[0019]将所述初始对象标识集中，所述对象轨迹子集对应的对象标识子集，确定为第二对象标识集。
[0020]在其中一个实施例中，所述在所述对象轨迹集中，选取满足第二行为发生趋势识别条件的对象轨迹子集，包括：
[0021]在所述对象轨迹集中，剔除关联有进出行为标识的对象轨迹，得到保留的对象轨迹集，其中，所述进出行为标识用于指示对象轨迹为进出所述目标区域的轨迹；
[0022]在所述保留的对象轨迹集中，将符合预设轨迹规律的对象轨迹所构成的集合，确定为满足第二行为发生趋势识别条件的对象轨迹子集。
[0023]在其中一个实施例中，所述获取对象标识匹配失败的第一对象标识，包括：
[0024]获取进入所述目标区域的第三对象标识集和所述第三对象标识集对应的进域图像集；
[0025]获取从所述目标区域离开的第四对象标识集和所述第四对象标识集对应的出域图像集；
[0026]根据所述进域图像集中各进域图像与所述出域图像集中各出域图像之间的相似度，对所述第三对象标识集中各第三对象标识和所述第四对象标识集中各第四对象标识进行匹配，获得匹配失败的第三对象标识和/或第四对象标识；
[0027]将所述匹配失败的第三对象标识和/或第四对象标识，确定为对象标识匹配失败的第一对象标识。
[0028]第二方面，本申请提供了一种事件确定方法。所述方法包括：
[0029]获取对象标识匹配失败的第一对象标识和所述第一对象标识对应的第一行为发生时间，其中，所述第一对象标识为发生第一行为的对象标识；
[0030]查找与所述第一行为发生时间相对应的预设时段内的第二对象标识集，其中，第二对象标识为有第二行为发生趋势的对象标识，所述第二行为与所述第一行为属于针对目标区域做出的相反行为；
[0031]根据所述第一对象标识对应的对象图像与所述第二对象标识集中各第二对象标识对应的对象图像之间的相似度，对所述第一对象标识和所述第二对象标识集进行匹配，确定与所述第一对象标识匹配成功的第二对象标识；
[0032]根据与所述第一对象标识匹配成功的第二对象标识所对应的对象轨迹，确定所述
第二对象标识对应的第二行为发生时间；
[0033]将所述第二对象标识对应的第二行为发生时间，确定为所述第一对象标识对应的第二行为发生时间；
[0034]根据所述第一对象标识、所述第一行为发生时间和所述第二行为发生时间，确定所述第一对象标识对应的目标区域进出事件。
[0035]第三方面，本申请还提供了一种目标匹配装置。所述装置包括：
[0036]数据获取模块，用于获取对象标识匹配失败的第一对象标识和所述第一对象标识对应的第一行为发生时间，其中，所述第一对象标识为发生第一行为的对象的标识；
[0037]标识查找模块，用于查找与所述第一行为发生时间相对应的预设时段内的第二对象标识集，其中，第二对象标识为有第二行为发生趋势的对象的标识，所述第二行为与所述第一行为属于针对目标区域做出的相反行为；
[0038]标识匹配模块，用于根据所述第一对象标识对应的对象图像与所述第二对象标识集中各第二对象标识对应的对象图像之间的相似度，对所述第一对象标识和所述第二对象标识集进行匹配，确定与所述第一对象标识匹配成功的第二对象标识。
[0039]第四方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0040]获取对象标识匹配失败的第一对象标识和所述第一对象标识对应的第一行为发生时间，其中，所述第一对象本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取对象标识匹配失败的第一对象标识和所述第一对象标识对应的第一行为发生时间，其中，所述第一对象标识为发生第一行为的对象的标识；查找与所述第一行为发生时间相对应的预设时段内的第二对象标识集，其中，第二对象标识为有第二行为发生趋势的对象的标识，所述第二行为与所述第一行为属于针对目标区域做出的相反行为；根据所述第一对象标识对应的对象图像与所述第二对象标识集中各第二对象标识对应的对象图像之间的相似度，对所述第一对象标识和所述第二对象标识集进行匹配，确定与所述第一对象标识匹配成功的第二对象标识。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一行为是指进入目标区域，所述第二行为是指从所述目标区域离开；所述查找与所述第一行为发生时间相对应的预设时段内的第二对象标识集，包括：查找在所述第一行为发生时间之后的预设时段内的初始对象标识集和所述初始对象标识集对应的对象轨迹集；在所述对象轨迹集中，选取满足第二行为发生趋势识别条件的对象轨迹子集；将所述初始对象标识集中，所述对象轨迹子集对应的对象标识子集，确定为第二对象标识集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一行为是指从目标区域离开，所述第二行为是指进入所述目标区域；所述查找与所述第一行为发生时间相对应的预设时段内的第二对象标识集，包括：查找在所述第一行为发生时间之前的预设时段内的初始对象标识集和所述初始对象标识集对应的对象轨迹集；在所述对象轨迹集中，选取满足第二行为发生趋势识别条件的对象轨迹子集；将所述初始对象标识集中，所述对象轨迹子集对应的对象标识子集，确定为第二对象标识集。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述在所述对象轨迹集中，选取满足第二行为发生趋势识别条件的对象轨迹子集，包括：在所述对象轨迹集中，剔除关联有进出行为标识的对象轨迹，得到保留的对象轨迹集，其中，所述进出行为标识用于指示对象轨迹为进出所述目标区域的轨迹；在所述保留的对象轨迹集中，将符合预设轨迹规律的对象轨迹所构成的集合，确定为满足第二行为发生趋势识别条件的对象轨迹子集。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对象标识匹配失败的第一对象标识，包括：获取...
【专利技术属性】
技术研发人员：何嘉斌，刘廷曦，
申请(专利权)人：北京爱笔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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