【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，特别是涉及一种用于行人检索的数据处理方法、装置、介质及设备。
技术介绍
1、面对公共安全领域海量的视频数据，如果仅凭人工逐个调阅、分析和处理这些视频，工作量非常巨大，业务效率极其低下，因此，现有技术中依赖人脸识别技术和目标对象的出行轨迹来减小监控视频的搜索范围，提高了寻踪效率。但是目标对象日常的出行轨迹情况复杂，且当目标对象刻意避免人脸出现在监控摄像头中，会导致目标对象的人脸被检测出的几率大大降低，且监控视频的搜索范围大大增加，从而降低了寻踪效率和准确性，难以满足寻踪要求。
2、因此，如何提高寻踪准确性成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为一种用于行人检索的数据处理方法，该数据处理方法包括如下步骤：
2、获取目标行人对应的第二初始采集视频，以及每个第二初始采集视频对应的预测轨迹点和第二视频采集设备。
3、对每个第二初始采集视频进行图像分割，获取到每个第二初始采集视频对应的若干个第二初始行人分割图。
4、对所有第二初始采集视频对应的所有第二初始行人分割图进行聚类，获取到k2个第二初始行人分割图集合，其中，k2是指大于0的整数。
5、针对任一第二初始行人分割图集合，计算当前第二初始行人分割图集合中任意两个第二初始行人分割图之间的第三图像相似度，将当前第二初始行人分割图集合对应的所有的第三图像相似度的平均值确定为当前第二初始行人分割图集合对应的第一聚类可靠
6、根据每个第二初始采集视频对应的预测轨迹点和第二视频采集设备，获取到当前第二初始行人分割图集合对应的轨迹点数量和设备数量。
7、根据当前第二初始行人分割图集合对应的第一聚类可靠程度、轨迹点数量和设备数量，获取到当前第二初始行人分割图和目标行人之间的第三关联程度。
8、根据所有第二初始行人分割图集合对应的第三关联程度，从k2个第二初始行人分割图集合中筛选出第三目标行人分割图集合。
9、将第三目标行人分割图集合对应的第二初始采集视频确定为检索目标行人的第三目标采集视频。
10、本专利技术还提供了一种用于行人检索的数据处理装置，该数据处理装置包括：
11、数据获取模块，用于获取目标行人对应的第二初始采集视频，以及每个第二初始采集视频对应的预测轨迹点和第二视频采集设备；
12、数据处理模块，用于对每个第二初始采集视频进行图像分割，获取到每个第二初始采集视频对应的若干个第二初始行人分割图；
13、图像聚类模块，用于对所有第二初始采集视频对应的所有第二初始行人分割图进行聚类，获取到k2个第二初始行人分割图集合，其中，k2是指大于0的整数；
14、第一聚类可靠程度计算模块，用于针对任一第二初始行人分割图集合，计算当前第二初始行人分割图集合中任意两个第二初始行人分割图之间的第三图像相似度，将当前第二初始行人分割图集合对应的所有的第三图像相似度的平均值确定为当前第二初始行人分割图集合对应的第一聚类可靠程度；
15、数量获取模块，用于根据每个第二初始采集视频对应的预测轨迹点和第二视频采集设备，获取到当前第二初始行人分割图集合对应的轨迹点数量和设备数量；
16、第三关联程度获取模块，用于根据当前第二初始行人分割图集合对应的第一聚类可靠程度、轨迹点数量和设备数量，获取到当前第二初始行人分割图和目标行人之间的第三关联程度。
17、第三集合筛选模块，用于根据所有第二初始行人分割图集合对应的第三关联程度，从k2个第二初始行人分割图集合中筛选出第三目标行人分割图集合。
18、第三视频筛选模块，用于将第三目标行人分割图集合对应的第二初始采集视频确定为检索目标行人的第三目标采集视频。
19、本专利技术还提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，非瞬时性计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现上述的用于行人检索的数据处理方法。
20、本专利技术还提供了一种电子设备，包括处理器和上述的非瞬时性计算机可读存储介质。
21、本专利技术至少具有以下有益效果：结合第二初始行人分割图集合中第二初始行人分割图之间的第三图像相似度，来表征对应第二初始行人分割图集合的第一聚类可靠程度，进而结合第二初始行人分割图集合对应的第一聚类可靠程度，根据当前第二初始行人分割图集合对应的第一聚类可靠程度、轨迹点数量和设备数量，来表征当前第二初始行人分割图和目标行人之间的第三关联程度，提高了第三关联程度的准确性，进而提高了第三目标采集视频的准确性，从而提高了目标行人的检索准确性和寻踪准确性。
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1.一种用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述获取目标行人对应的第二初始采集视频还包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述获取到目标行人对应的第二预测轨迹集合还包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法还包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述初始描述文本包括所述目标行人的预设的第一人脸描述文本、预设的第一体型描述文本和预设的第一行走姿态描述文本，所述行人特征描述文本包括对应的第二初始行人分割图集合中行人的第二人脸描述文本、第二体型描述文本和第二行走姿态描述文本。
6.根据权利要求1所述的用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述根据当前第二初始行人分割图集合对应的所述第一聚类可靠程度、所述轨迹点数量和所述设备数量，获取到当前第二初始行人分割图和所述目标行人之间的第三关联程度还包
7.根据权利要求6所述的用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述根据所有第二初始行人分割图集合对应的第三关联程度，从K2个第二初始行人分割图集合中筛选出第三目标行人分割图集合还包括如下步骤：
8.一种用于行人检索的数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置包括：
9.一种非瞬时性计算机可读存储介质，所述非瞬时性计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，其特征在于，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-7中任意一项所述的用于行人检索的数据处理方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和权利要求9中所述的非瞬时性计算机可读存储介质。
...【技术特征摘要】
1.一种用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述获取目标行人对应的第二初始采集视频还包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述获取到目标行人对应的第二预测轨迹集合还包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法还包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的用于行人检索的数据处理方法，其特征在于，所述初始描述文本包括所述目标行人的预设的第一人脸描述文本、预设的第一体型描述文本和预设的第一行走姿态描述文本，所述行人特征描述文本包括对应的第二初始行人分割图集合中行人的第二人脸描述文本、第二体型描述文本和第二行走姿态描述文本。
6.根据权利要求1所述的用于行人检索的数据处理方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：董霖，叶新江，钱柯墅，
申请(专利权)人：每日互动股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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