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摘要：本申请提供一种人员跟踪智能监测方法、系统和装置，所述方法包括：通过对视频的当前帧对应的图像中的区域框中的图像进行人员图像识别，并通过预测掩模调整区域框在下一帧的图像中的位置，能够实现在视频的帧对应的图像的特定区域对特定目标人员进行人员图像识别跟踪，而无需识别视频的帧对应的整个图像，提高了识别跟踪的速度，提高了效率。同时，由于仅需对人员图像进行识别跟踪，目标明确，提高了识别跟踪的精度。
主权项：1.一种人员跟踪智能监测方法，其特征在于，包括：获取视频流；获取视频流的当前帧的图像中的区域框；对当前帧的区域框中的图像进行人员图像识别，并获得人员掩模；对掩模的变化进行预测得到预测掩模，并计算得到该预测掩模的特征点；根据所述预测掩模特征点在图像中的位置调整所述区域框在图像中的位置；其中，所述获取视频流的当前帧的图像中的区域框，具体为：获取用户在视频流的当前帧的图像中选定的区域框；所述对掩模的变化进行预测得到预测掩模，并计算得到该预测掩模的特征点，具体为：逐帧对掩模的变化进行预测得到预测掩模；按照预置的算法计算识别人员图像的中心点；在所述预置的算法中，所述人员图像的中心点的坐标通过计算掩模在X轴的最大值和最小值取得平均值作为中心点的X轴坐标，以及掩模在Y轴的最大值和最小值取得平均值作为中心点的Y轴坐标；得到预测掩模后，还包括：计算所述预测掩模的置信度，以及所述预测掩膜的几何集中度；根据所述置信度以及集中度获得状态值，若所述状态值小于预置的门限，则舍弃当前人员图像识别结果；扩大所述区域框的范围，并对区域框中的图像重新进行人员图像识别；其中，所述置信度的计算公式为： ，式中，表示人员掩膜预测的置信度，表示位置处的人员掩模预测分数，表示位置处的人员掩膜预测的二进制掩码，当处的像素被预测为前景时，为1，否则为0；所述集中度的计算公式为： ，式中，把集中度定义为最大连接区域和已预测的二值掩膜的整个区域的比率，其中表示集中度，表示预测掩模的第个连接区域的像素数；所述状态值的计算公式为： ，式中，表示计算的状态值，表示人员掩膜预测的置信度，表示集中度，如果判定当前状态为正常状态，否则是异常状态；其中，。
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百度查询： 精英数智科技股份有限公司 一种人员跟踪智能监测方法、系统和装置
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