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目标运动状态识别方法、装置、设备及介质 

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申请/专利权人:成都臻识科技发展有限公司

摘要:本发明公开了目标运动状态识别方法、装置、设备及介质。本发明以网络流离线跟踪算法的基本思想为骨架,提供一种全新的基于深度学习的图片流行人运动状态识别方法,能够针对违法审核场景的图片流给出效果好且适应场景的行人跟踪结果,比直接套用在线离线跟踪的传统方法效果提升很多,并提供传统方法不容易直接得出的最终行人运动状态信息。

主权项:1.一种目标运动状态识别方法,其特征在于,所述方法包括:获取不同场景下行人违反交通法规的图片;对所述图片标注行人检测框、行人id和行人身体姿势朝向,并训练行人检测器、行人reid模型、行人朝向分类模型;对于任意一组行人违反交通法规的图片,用所述行人检测器检测出每张图片中的行人,对检测出的每个行人的边框通过行人reid模型提取特征信息,并用行人朝向分类模型得到一个m维的总和为1的概率分布,取所述概率分布中打分最高的一维作为行人的边框朝向;建立网络流的起点和终点,再依次按时间顺序对每张图的行人边框信息建立所述网络流的有向图的节点和边,所述边包括对应的权值;根据所述有向图的节点数得出所述网络流的最大可能flow和最小可能flow,并根据所述最大可能flow和所述最小可能flow获得所述网络流的最优解;根据所述网络流的最优解检测出的行人运动状态。

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