技术摘要：
本发明公开了一种行人图像的匹配方法、装置、存储介质及终端，所述方法包括：根据预设匹配模型对第一微调边界框中的目标行人和第二微调边界框中的待比对行人进行匹配，得到匹配结果，以便于根据匹配结果进行目标行人的搜索；其中，预设匹配模型用于对第一微调边界框中 全部
背景技术：
当前用于目标行人的匹配方法包括如下几类：第一类为：利用离线检测器 学习区 域的局部特征，能够将人体分割成多个区域，或将人体均匀分割成多个 条带；第二类为：利 用注意机制增强特征的区分性；第三类为：用验证损失函 数、三元组损失函数等对特征空 间进行约束。在上述对图像进行匹配的方法中， 需要对输入图像进行严格的对准，因为未 对准会破坏相同空间位置上的条纹的 对应性。因此，当存在未对准时，最终得到的匹配结 果会不准确。 现有的行人图像匹配方法，在实际的监控视频中，遮挡、摄像头范围以及 其他因 素可能造成拍摄的行人往往容易被遮挡，检测框可能只包括了人体的某 个部分，此外，图 像匹配过程中会出现图像变形现象，从而无法实现图像之间 的精准匹配，最终显著降低了 行人检测和识别的准确率。
技术实现要素：
本申请实施例提供了一种行人图像的匹配方法、装置、存储介质及终端。 为了对 披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。 该概括部分不是泛 泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施 例的保护范围。其唯一目的是 用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详 细说明的序言。 第一方面，本申请实施例提供了一种目标行人的匹配方法，所述方法包括： 从目标行人的第一图像中确定所述目标行人的第一边界框，并对所述第一 边界 框进行微调，得到第一微调边界框； 从预设图像库集合中随机选取的任一第二图像中确定待比对行人的第二边 界 框，并对所述第二边界框进行微调，得到第二微调边界框； 根据预设匹配模型对所述第一微调边界框中的所述目标行人和所述第二微 调边 界框中的所述待比对行人进行匹配，得到匹配结果，以便于根据所述匹配 结果进行所述目 标行人的搜索；其中，所述预设匹配模型用于对所述第一微调 边界框中的所述目标行人的 第一相互可见部分的特征和所述第二微调边界框中 的所述待比对行人的第二相互可见部 分的特征进行匹配。 第二方面，本申请实施例提供了一种行人图像的匹配装置，所述装置包括： 第一微调边界框确定模块，用于从目标行人的第一图像中确定所述目标行 人的 第一边界框，并对所述第一边界框进行微调，得到第一微调边界框； 第二微调边界框确定模块，用于从预设图像库集合中随机选取的任一第二 图像 中确定待比对行人的第二边界框，并对所述第二边界框进行微调，得到第 二微调边界框； 4 CN 111597893 A 说 明 书 2/18 页 匹配模块，用于根据预设匹配模型对所述第一微调边界框确定模块确定的 所述 第一微调边界框中的所述目标行人和所述第二微调边界框确定模块确定的 所述第二微调 边界框中的所述待比对行人进行匹配，得到匹配结果，以便于根 据所述匹配结果进行所述 目标行人的搜索；其中，所述预设匹配模型用于对所 述第一微调边界框中的所述目标行人 的第一相互可见部分的特征和所述第二微 调边界框中的所述待比对行人的第二相互可见 部分的特征进行匹配。 第三方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质 存储有 多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。 第四方面，本申请实施例提供一种终端，可包括：处理器和存储器；其中， 所述存 储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行 上述的方法步骤。 本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果： 在本申请实施例中，根据预设匹配模型对第一微调边界框中的目标行人和 第二 微调边界框中的待比对行人进行匹配，得到匹配结果，以便于根据匹配结 果进行目标行人 的搜索；其中，预设匹配模型用于对第一微调边界框中的目标 行人的第一相互可见部分的 特征和第二微调边界框中的待比对行人的第二相互 可见部分的特征进行匹配。由于本申 请的目标行人的匹配方法为：针对目标行 人的可见部位特征提取与匹配，不仅能够有效地 避免被遮挡，而且由于是部分 匹配，避免了图像匹配过程中可能会出现的图像变形现象， 从而实现了图像之 间的精准匹配，最终显著提升了行人检测和识别的准确率。 应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的， 并不 能限制本发明。 附图说明 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明 的实 施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。 图1是本申请实施例提供的一种行人图像的匹配方法的流程示意图； 图2是未对齐的人员边界框和与具有全局特征人员匹配问题的示意图； 图3是本申请实施例中的APNet体系结构示意图； 图4是本申请实施例中的用于边界框细化的边界框对齐器的示意图； 图5是本申请实施例中的检测到的红色边界框和细化绿色边界框，以及对 应的功 能映射示意图； 图6(a)是LSPS和PRW在查询中的身体完整性比较结果示意图；图6(b) 是若干个查 询和图库边界框示意图； 图7是本申请实施例中在不同条带数量K的LSPS上的性能示意图； 图8是本申请实施例中用边界框对齐器实现精细化边界框的可视化示意 图； 图9是本申请实施例提供的一种行人图像的匹配装置的结构示意图； 图10是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。
