(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210815269.X (22)申请日 2022.07.11 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114972814 A (43)申请公布日 2022.08.30 (73)专利权人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310053 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 刘忠耿　唐邦杰　潘华东　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 专利代理师 杜晶 (51)Int.Cl. G06V 10/74(2022.01) G06V 20/52(2022.01)G06V 40/20(2022.01) (56)对比文件 CN 108805900 A,2018.1 1.13 CN 112270310 A,2021.01.26 CN 110443828 A,2019.1 1.12 CN 113781519 A,2021.12.10 US 20210273 56 A1,2021.01.28 李柯江 等. “基于相机模型投影的多目标三 维人体跟踪算法 ”. 《计算机 应用与软件》 .202 2, 第39卷(第1期),第168-175页. Nicolai Wojke et al. .“SIMPLE ON LINE AND REALTIM E TRACKI NG WITH A DE EP ASSOCIATION M ETRIC”. 《ICIP》 .2017,第3 645- 3649页. 审查员 丁园园 (54)发明名称 一种目标匹配的方法、 装置及存 储介质 (57)摘要 本公开涉及计算机技术领域， 公开了一种目 标匹配的方法、 装置及存储介质， 该方法为： 基于 各个待匹配目标与各个跟踪目标的属性特征， 确 定各个待匹配目标与各个跟踪目标之间的相似 度， 分别创建与各个待匹配目标和各个跟踪目标 一一对应的目标节点， 分别创建连接各个待匹配 目标和各个跟踪目标的连边， 并将各个待匹配目 标和各个跟踪目标之间的相似度分别确定为对 应的连边的参考值， 基于目标节点、 连边和参考 值得到目标拓扑关系， 根据目标拓扑关系， 对各 个待匹配目标和各个跟踪目标进行匹配， 上述通 过目标拓扑关系进行待匹配目标和跟踪目标匹 配的方式， 提高了待匹配目标与跟踪目标之间的 匹配的准确率。 权利要求书3页 说明书16页 附图8页 CN 114972814 B 2022.10.28 CN 114972814 B 1.一种目标匹配的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 基于各个待匹配目标与各个跟踪目标的属性特征， 确定各个待 匹配目标与 各个跟踪目 标之间的相似度， 其中， 所述属性特征至少基于影像信息表征的步态特征和外观特征确定， 所述各个跟踪目标的影像信息是第一监控设备获取的， 所述各个待匹配目标的影像信息是 第二监控设备获取的； 分别创建与 各个所述待 匹配目标和各个所述跟踪目标一一对应的目标节点， 分别创建 连接各个所述待匹配目标和各个所述跟踪目标的连边， 并将各个所述待匹配目标和各个所 述跟踪目标之间的相似度分别确定为对应的连边的参考值， 基于所述 目标节点、 所述连边 和所述参考值得到目标拓扑关系； 分别将所述目标拓扑关系中的各个连边作为目标边执 行以下操作： 基于所述目标边的参考值与匹配值之间的大小关系， 确定所述目标边连接的所述待 匹 配目标和所述跟踪目标的匹配信息； 若两个所述待匹配目标与同一个跟踪目标之间分别通过两条所述目标边连接， 且， 两 个所述待匹配目标与同一个所述跟踪目标之间的所述目标边对应的两个所述参考值均大 于或者等于所述匹配值时， 则将同一个所述跟踪目标的第一匹配值按照预设数值做递加操 作， 将两个所述待匹配目标分别对应的第二匹配值均按照预设数值做递减操作； 针对两个所述待 匹配目标中的备选待 匹配目标， 分别查找是否存在对应的匹配值小于 或等于目标参考值的备选跟踪目标； 并基于查找结果确定与所述备选待匹配目标具备匹配 关系的备选跟踪目标； 其中： 所述备选待匹配目标为两个所述待 匹配目标中的任意一个， 所述备选跟踪目标为除所 述目标边对应的同一个所述跟踪目标之外的任意 一个跟踪目标； 所述目标参 考值是连接所述备选跟踪目标的连边对应的所述 参考值； 所述匹配值是基于所述目标边连接的所述跟踪目标的第一匹配值和所述待匹配目标 的第二匹配值确定的， 所述第二匹配值基于各个所述跟踪目标与所述目标边连接的待匹配 目标之间的相似度的最大值确定； 所述备选跟踪目标对应的匹配值是所述递加操作后的所述第一匹配值与递减操作后 的所述第二匹配值之间的和， 或者， 所述匹配值是未进行递加操作的所述第一匹配值与递 减操作后的所述第二匹配值之间的和。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于各个待 匹配目标与 各个跟踪目标的 属性特征， 确定各个待匹配目标与各个跟踪目标之间的相似度之前， 还 包括： 确定第一备选设备的第 一位置信 息、 第二备选设备的第 二位置信 息和所述待 匹配目标 的当前位置信息， 其中， 所述第一备选设备和所述第二备选设备处于同一个监控系统中； 确定所述当前位置信息与所述第一位置信息之间的第一距离差值， 以及， 所述当前位 置信息与所述第二 位置信息之间的第二距离 差值； 根据所述第一距离差值和所述第二距离差值的大小关系， 确定所述第一备选设备、 所 述第二备选设备、 所述第一 监控设备和所述第二 监控设备的设备关联关系。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述第一距离差值和所述第 二距离 差值的大小关系， 确定所述第一备选 设备、 所述第二备选 设备、 所述第一监控设备和所述第 二监控设备的设备关联关系， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114972814 B 2若所述第一距离差值小于所述第 二距离差值， 则将所述第 一备选设备确定为所述第 一 监控设备， 将所述第二备选设备作为所述第二 监控设备； 或者 若所述第一距离差值大于所述第 二距离差值， 则将所述第 二备选设备作为所述第 一监 控设备， 将所述第一备选设备作为所述第二 监控设备； 或者 若所述第一距离差值等于所述第 二距离差值， 则将所述第 一备选设备作为所述第 一监 控设备， 将所述第二备选 设备作为所述第二监控设备， 或者， 将所述第二备选设备作为所述 第一监控设备， 将所述第一备选设备作为所述第二 监控设备。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于各个待 匹配目标与 各个跟踪目标的 属性特征， 确定各个待匹配目标与各个跟踪目标之间的相似度， 包括： 确定各个所述待匹配目标对应的第一属性特征， 其中， 所述第一属性特征基于对应的 待匹配目标的所述影 像信息表征的第一 步态特征和第一外观特 征确定； 针对各个所述跟踪目标执行以下操作： 确定各个所述跟踪目标对应的第二属性特征， 其中， 所述第二属性特征基于对应的所述跟踪目标的所述影像信息表征的第二步态特征和 第二外观特 征确定； 分别确定各个所述第 一步态特征和对应的各个所述第 二步态特征之间的步态相似度， 以及， 分别确定各个所述第一外观特征和对应的各个所述第二外观特征之间的外观相似 度； 基于预设的步态参考值和外观参考值， 针对各个连边对应连接的所述待 匹配目标和所 述跟踪目标执行以下操作： 对所述步态相似度和所述外观相似度进行加权求和， 得到所述 待匹配目标与所述跟踪目标之间的相似度。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标边的参考值与匹配值之间 的大小关系， 确定所述 目标边连接的所述待匹配目标和所述跟踪目标 的匹配信息之前， 还 包括： 确定出所述目标边连接的所述待匹配目标和所述跟踪目标； 以及 将确定出的所述跟踪目标对应的第一匹配值和确定出的所述待匹配目标对应的第二 匹配值的和， 确定为所述匹配值。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标边的参考值与匹配值之间 的大小关系， 确定所述目标边连接的所述待匹配目标和所述跟踪目标的匹配信息， 包括： 响应于所述参考值大于或者等于所述匹配值， 确定所述目标边连接的所述待 匹配目标 和所述跟踪目标 具备匹配关系； 或者 响应于所述参考值小于所述匹配值， 确定所述目标边连接的所述待匹配目标和所述跟 踪目标不具 备匹配关系。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于查找结果确定与 所述备选待 匹配目 标具备匹配关系的备选跟踪目标， 包括： 若存在所述备选跟踪目标， 则确定所述备选跟踪目标与 所述备选待匹配目标具备匹配 关系， 以及， 确定两个所述待匹配目标中除所述备选待匹配目标之外的待匹配目标与所述 目标边对应的所述同一个所述跟踪目标 具备匹配关系； 若不存在所述备选跟踪目标， 则继续将同一个所述跟踪目标对应的第 一匹配值按照预 设数值做递加操作， 将两个所述待匹配目标分别对应的第二匹配值均按照预设数值做递减权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114972814 B 3