(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210363371.0 (22)申请日 2022.04.08 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 刘备　江中毅　张宏　陈立力　 周明伟　 (74)专利代理 机构 杭州华进联浙知识产权代理 有限公司 3 3250 专利代理师 金无量 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 人像图像聚类方法、 装置、 系统、 电子装置和 存储介质 (57)摘要 本申请涉及一种人像图像聚类方法、 装置、 系统、 电子装置和存储介质， 其中， 该人像图像聚 类方法包括： 获取各图像采集点下针对多个待测 目标的人像图像； 获取各阅读器设备识别到的针 对该待测目标的标签信息， 根据该标签信息计算 得到每个该待测目标的运动轨迹， 并根据该运动 轨迹生成所有该图像采集点之间的时空关联结 果； 其中， 所述各阅读器设备对应安装在该各图 像采集点下； 基于该时空关联结果和该标签信息 对该人像图像进行人像聚类， 以生成该人像图像 的聚类结果。 通过本申请， 解决了人像图像聚类 的准确性和效率低的问题， 实现了基于射频技术 的人像图像聚类方法。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 114818882 A 2022.07.29 CN 114818882 A 1.一种人像图像聚类方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取各图像采集 点下针对多个待测目标的人像图像； 获取各阅读器设备识别到的针对所述待测目标的标签信 息， 根据所述标签信 息计算得 到每个所述待测目标的运动轨迹， 并根据所述运动轨迹生成所有 所述图像采集点之 间的时 空关联结果； 其中， 所述各阅读器设备对应安装在所述各图像采集 点下； 基于所述 时空关联结果和所述标签信 息对所述人像图像进行人像聚类， 以生成所述人 像图像的聚类结果。 2.根据权利要求1所述的人像图像聚类方法， 其特征在于， 所述根据所述标签信 息计算 得到每个所述待测目标的运动轨 迹包括： 获取每个所述图像采集 点的编号信息； 根据所述标签信 息对所述编号信 息进行分组处理以得到分组结果， 并根据所述编号信 息对所述分组结果进行去重处 理以得到去重结果； 基于所述编号信息和所述去重结果 生成所述 运动轨迹。 3.根据权利要求1所述的人像图像聚类方法， 其特征在于， 所述根据所述运动轨迹生成 所有所述图像采集 点之间的时空关联 结果包括： 利用关联规则挖掘算法， 根据所述运动轨迹计算得到所述图像采集点的一级候选项 集， 并基于所述 一级候选项集进行迭代计算得到二级候选项集； 利用所述关联规则挖掘算法计算得到所述图像采集点的提升度， 根据所述提升度， 以 及预设的支持度和置信度得到所述二级候选项集之 间的关联结果， 并根据所述关联结果和 所述二级候选项集得到目标集 合； 根据所述目标集 合生成所述时空关联 结果。 4.根据权利要求1所述的人像图像聚类方法， 其特征在于， 所述基于所述 时空关联结果 和所述标签信息对所述人像图像进行 人像聚类， 以生成所述人像图像的聚类结果包括： 获取人像图像中的图像特 征； 根据所述 时空关联结果和所述图像特征进行初始人像聚类得到初始聚类簇， 并计算得 到每个所述初始聚类簇的第一平均质心； 计算所有所述第 一平均质心之间的第 一相似度结果， 基于所述第 一相似度结果对所述 初始聚类簇进 行合并处理以得到初始合并聚类集合， 并基于所述初始合并聚类集合和所述 标签信息生成所述聚类结果。 5.根据权利要求4所述的人像图像聚类方法， 其特征在于， 所述基于所述初始合并聚类 集合和所述标签信息生成所述聚类结果包括： 基于所述标签信 息中的身份信 息对所述初始合并聚类集合进行筛选， 得到包括有所述 身份信息的目标聚类集 合， 以及每 个所述目标聚类集 合的第二平均质心； 计算所有所述第 二平均质心之间的第 二相似度结果， 基于所述第 二相似度结果对所述 目标聚类集 合进行排序处 理， 以得到排序聚类集 合； 根据所述排序聚类集合中的人像图像计算得到对应的轨迹缺值结果， 并基于所述轨迹 缺值结果得到所述 排序聚类集 合之间的关联信息； 基于所述关联信息以及预设的相似度阈值计算所述排序聚类集合之间的第三相似度 结果， 并根据所述第三相似度结果对所述排序聚类集合进行合并处理， 以得到所述聚类结权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114818882 A 2果。 6.根据权利要求1至 5任一项所述的人像图像聚类方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将所述人像图像和所述标签信息发送至远程 服务器进行存 储。 7.一种人像图像聚类装置， 其特征在于， 所述装置包括： 获取模块、 关联模块和聚类模 块； 所述获取模块， 用于获取 各图像采集 点下针对多个待测目标的人像图像； 所述关联模块， 用于获取各阅读器设备识别到的针对所述待测目标的标签信息， 根据 所述标签信息计算得到每个所述待测目标的运动轨迹， 并根据所述运动轨迹生成所有 所述 图像采集点之间的时空关联结果； 其中， 所述各阅读器设备对应安装在所述各图像采集点 下； 所述聚类模块， 用于基于所述 时空关联结果和所述标签信 息对所述人像图像进行人像 聚类， 以生成所述人像图像的聚类结果。 8.一种人像图像聚类系统， 其特征在于， 所述系统包括： 主控装置以及各阅读器设备； 其中， 所述各阅读器设备对应安装在各图像采集 点下； 所述主控 装置用于执 行如权利要求1至 6中任一项所述的人像图像聚类方法。 9.一种电子装置， 包括存储器和处理器， 其特征在于， 所述存储器中存储有计算机程 序， 所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至6中任一项 所述的人像图 像聚类方法。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有计算机程序， 其中， 所述计算机 程序被设置为 运行时执 行权利要求1至 6中任一项所述的人像图像聚类方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114818882 A 3