一种基于人体步态视频的身份分析方法

本发明涉及目标溯源，尤其涉及一种基于人体步态视频的身份分析方法。

背景技术：

1、为了保障社会工作的正常、安全进行，对于目标区域内的人员流动情况监管十分看重，现有的监管手段大多是通过多处监控摄像机进行无死角覆盖，以实现目标区域范围内的人员流动情况监管，但是该手段往往依靠对人员的面部特征进行识别来确认其身份，局限性较大，特别是对于佩戴口罩人员的身份识别较为困难，这给目标溯源、社会的工作正常、安全进行带来了隐患。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于人体步态视频的身份分析方法，通过对现有技术中的视频资料进行人体步态特征的分析，从而协助工作人员确认视频资料内人员的身份，确定目标人员，从而确认与目标人员密切接触的人员，尤其是协助对佩戴口罩的目标人员的身份进行确认，从而快速溯源，确定轨迹，保障了社会工作正常、安全进行。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、本发明提供了一种基于人体步态视频的身份分析方法，包括以下步骤：

4、步骤一、建立人体步态特征数据库，具体步骤如下：

5、步骤1.1.设立一条笔直的行进路线，并设置四组摄像机建立空间参考坐标系，其中，两组所述摄像机对称设置在所述行进路线的两侧，且所述摄像机的摄像机光轴均与所述行进路线前进方向垂直，另两组所述摄像机分别设置在所述行进路线起点与终点处，且所述摄像机光轴均与所述行进路线平行，所述空间参考坐标系以所述行进路线的起点作为原点，并分别以沿着所述行进路线方向、水平垂直所述行进路线方向及竖直垂直所述行进路线方向为空间直角坐标轴；

6、步骤1.2.指令人员在所述行进路线上从起点至终点笔直行进，而后对所述人员每一步步态的关节点进行标注；

7、步骤1.3.根据四组所述摄像机的影像资料解算出标注后的所述关节点在所述空间参考坐标系中的坐标，进而解算出所述人员在连续行走时每一步步态中所述关节点在所述空间参考坐标系中的水平向加速度与垂直向加速度；

8、步骤1.4.将所述关节点在所述空间参考坐标系中的水平向加速度与垂直向加速度作为步态特征，并将所述步态特征与人员身份进行绑定后，录入数据库，建立所述人体步态特征数据库；

9、步骤二、处理待身份识别视频，具体步骤如下：

10、步骤2.1.获取目标区域任意一段监控视频，并获取所述监控视频对应摄像机的参数，建立所述摄像机的坐标系；

11、步骤2.2.对所述步骤2.1中获取的所述监控视频中目标人员每一步步态的关节点进行标注，并解算出所述目标人员每一步步态中所述关节点在所述坐标系中的坐标，进而解算所述关节点在连续行走时，在所述坐标系中的水平向加速度与垂直向加速度；

12、步骤2.3.将所述步骤2.2中获取的所述关节点在所述坐标系中的水平向加速度与垂直向加速度，与所述人体步态特征数据库进行比对，并按照相似度进行排名，将相似度较高的所述目标人员进行特别标注；

13、步骤三、通过人工对所述步骤二中特别标注的所述目标人员进行身份识别。

14、具体地，在所述步骤一中，还包括将所述人员的身高、性别、体态、个人习惯性动作与人员身份进行绑定。

15、具体地，在所述步骤三中，人工身份识别的具体步骤如下：

16、步骤3.1.识别特别标注的所述目标人员的性别，排除性别不符合者；

17、步骤3.2.识别特别标注的所述目标人员的身高，排除身高不符合者；

18、步骤3.3.识别特别标注的所述目标人员的体态，排除体态不符合者；

19、步骤3.4.识别特别标注的所述目标人员的个人习惯性动作，结合个人习惯性动作确认所述目标人员身份。

20、具体地，在所述步骤二中，获取的所述监控视频应当满足含所述目标人员连续正常行走至少5步的条件。

21、具体地，在所述步骤二中，以15-30fps为一个帧率周期对所述监控视频中所述目标人员的所述关节点进行标注。

22、具体地，所述关节点包括腕关节、肘关节、肩关节、颈关节、踝关节、膝关节与髋关节。

23、具体地，在所述步骤二中，建立坐标系，路平面为三角形平面abu，abcd为所述摄像头拍摄到的路平面上的梯形区域，cd与bu相交于c点，cd与au相交于d点，cd与ab平行，o点为所述摄像机的镜头中心点，og为所述摄像机光轴，g点为所述摄像机光轴和路平面的交点，同时也是视野梯形abcd的对角线交点，i点为o点在路平面上的垂直投影，所述摄像机的高度oi为h，ue与ab的相交于e点，且ue垂直ab，ue与cd相交于f点，jk与ue相交于g点，jk与au相交于k点，jk与bu相交于j点，jk与ab平行，在路平面坐标系中，将g点定义为坐标系原点，ue定义为坐标系y轴，人员前进方向定义为y轴方向，jk定义为坐标系x轴；

24、路平面的g、a、b、c、d点在矩形的像平面分别对应g、a、b、c、d点，a、b、c、d为矩形的4个端点，g为像平面的中点，ef与ab相交于e点，ef与cd相交于f点，jk与ef相交于g点，jk与bc相交于j点，jk与ad相交于k点，路平面的e、f、j、k点在像平面分别对应e、f、j、k点，像平面的高度cb为h，像平面的宽度cd为w，定义像平面的g点为像平面坐标系的坐标原点，ef为像平面坐标系的y轴，人员前进方向为y轴方向，jk为像平面坐标系的x轴，取路平面上一点p，p点在路平面坐标系的坐标为(xp，yp)，p点在像平面对应p点，p点在像平面坐标系的坐标为(xp，yp)；

25、所述摄像头光轴与路平面相垂直的平面为oei，ml与og相交于g点且垂直，ml与ff的延长线相交于l点，py表示像平面上的p点在ef上的投影，py点是路平面上的p点在y轴上的投影，z点是pypy与ml的交点，摄像机的水平视场角2∠bue为2β0，垂直视场角2∠eog为2α0，俯仰角∠goi为γ0，∠pyog为α，∠pyop为α1；

26、y轴方向的成像模型，根据三角函数关系和相似三角形可得，

27、

28、

29、

30、进而

31、

32、进而

33、

34、x轴方向的成像模型，px为p点在x轴上的投影点，在三角形△opyl中，

35、

36、根据p点成像的相似三角形可得

37、

38、最后

39、

40、本发明还提供了一种基于人体步态视频的身份分析方法，包括以下步骤：

41、步骤一、由于人在行走时各关节点的运动不尽相同，因而，将各所述关节点的运动认定为各人员独有的步态特征，从而建立人体步态特征数据库；

42、步骤二、获取目标区域任意一段监控视频，并解算出目标人员每一步步态中各所述关节点在所述监控视频对应的摄像机坐标系中的水平向加速度与垂直向加速度，并用于与所述人体步态特征数据库进行比对，将相似度较高的前几名所述目标人员进行特别标注；

43、步骤三、人工排除确认身份，通过对各所述关节点在连续行走时的加速度进行求解，能够将其认定为各人员独有的步态特征，从而协助工作人员确认所述监控视频内目标人员的身份，确定目标人员，从而确定与目标人员密切接触者。

44、具体地，在所述步骤二中，建立坐标系，路平面为三角形平面abu，abcd为所述摄像头拍摄到的路平面上的梯形区域，cd与bu相交于c点，cd与au相交于d点，cd与ab平行，o点为所述摄像机的镜头中心点，og为所述摄像机光轴，g点为所述摄像机光轴和路平面的交点，同时也是视野梯形abcd的对角线交点，i点为o点在路平面上的垂直投影，所述摄像机的高度oi为h，ue与ab的相交于e点，且ue垂直ab，ue与cd相交于f点，jk与ue相交于g点，jk与au相交于k点，jk与bu相交于j点，jk与ab平行，在路平面坐标系中，将g点定义为坐标系原点，ue定义为坐标系y轴，人员前进方向定义为y轴方向，jk定义为坐标系x轴；

45、路平面的g、a、b、c、d点在矩形的像平面分别对应g、a、b、c、d点，a、b、c、d为矩形的4个端点，g为像平面的中点，ef与ab相交于e点，ef与cd相交于f点，jk与ef相交于g点，jk与bc相交于j点，jk与ad相交于k点，路平面的e、f、j、k点在像平面分别对应e、f、j、k点，像平面的高度cb为h，像平面的宽度cd为w，定义像平面的g点为像平面坐标系的坐标原点，ef为像平面坐标系的y轴，人员前进方向为y轴方向，jk为像平面坐标系的x轴，取路平面上一点p，p点在路平面坐标系的坐标为(xp，yp)，p点在像平面对应p点，p点在像平面坐标系的坐标为(xp，yp)；

46、所述摄像头光轴与路平面相垂直的平面为oei，ml与og相交于g点且垂直，ml与ff的延长线相交于l点，py表示像平面上的p点在ef上的投影，py点是路平面上的p点在y轴上的投影，z点是pypy与ml的交点，摄像机的水平视场角2∠bue为2β0，垂直视场角2∠eog为2α0，俯仰角∠goi为γ0，∠pyog为α，∠pyop为α1；

47、y轴方向的成像模型，根据三角函数关系和相似三角形可得，

48、

49、

50、

51、进而

52、

53、进而

54、

55、x轴方向的成像模型，px为p点在x轴上的投影点，在三角形△opyl中，

56、

57、根据p点成像的相似三角形可得

58、

59、最后

60、

61、本发明所阐述的一种基于人体步态视频的身份分析方法，其有益效果在于：本发明先通过四组摄像机建立空间参考坐标系，指令人员沿着行进路线行走，从而四组摄像机能够将人员的前后左右四面都进行录像，同时对人员在行走过程中的关节点进行标注，从而在人员行走完毕后能够得到单一关节点的多个标注，通过关节点的多个标注沿行进路线行进方向解算单位时间的位移量，从而求出了平均速度，当单位时间足够小时，该平均速度可近似为上述位移中点的速度，依次类推即可求出人体关节点沿行进路线行进方向各处的瞬时速度，由于相邻瞬时速度之间的时差同样为单位时间，故人体关节点沿行进路线行进方向的各处加速度即等于瞬时速度之差与时差之间的比值，从而可以得到水平向加速度与垂直向加速度，将关节点的水平加速度与垂直加速度作为步态特征，步态特征与人员身份进行绑定后，录入数据库，建立人体步态特征数据库。通过建立人体步态特征数据库从而收集了人员的步态特征，从而能够方便后期与目标人员的步态特征进行对比。

62、为了识别出目标人员，因此获取目标区域任意一段监控视频，并获取所述监控视频对应摄像机的参数，建立所述摄像机的坐标系；通过对监控视频中目标人员每一步步态的关节点进行标注，并解算出目标人员每一步步态中关节点在坐标系中的坐标，进而解算关节点在连续行走时，在坐标系中的水平向加速度与垂直向加速度；通过对监控视频里目标人员在连续行走时每个连贯动作之中的关节点的加速度进行求解得到人体步态特征，由于每个人行走时其各关节点的运动不尽相同，因而能够将其认定为各人员独有的步态特征，从而能够在预先建立的人体步态特征数据库中对比出相似的目标人员，再通过工作人员的人眼识别作进一步确认，协助工作人员确认监控视频内目标人员的身份，确定目标人员，从而确定与目标人员密切接触的人员，尤其是协助对佩戴口罩的目标人员的身份进行确认，因为是对步态特征的识别，因此即使佩戴了口罩，但是步态特征依旧不会发生变化，从而快速溯源，确定轨迹，保障了社会工作正常、安全进行。