(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 202210160362.1 (22)申请日 2022.02.22 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114550088 A (43)申请公布日 2022.05.27 (73)专利权人 北京城建 设计发展集团股份有限 公司 地址 100000 北京市西城区阜成门北 大街 五号 (72)发明人 李金龙　王汉军　曲鸣川　鲁秋子　 张方冰　刘占宇　李娇　文靖　 (74)专利代理 机构 北京一枝笔知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11791 专利代理师 张庆瑞(51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 112562105 A,2021.0 3.26 CN 103886284 A,2014.0 6.25 CN 112990518 A,2021.0 6.18 CN 112116811 A,2020.12.2 2 审查员 白立鹏 (54)发明名称 一种多摄像头融合的乘 客识别方法、 系统及 电子设备 (57)摘要 本发明提供的一种多摄像头融合的乘客识 别方法、 系统及电子设备， 其中， 该包括： 对乘客 人体图像中乘客行为进行识别得到每个乘客的 状态信息； 将乘客人体图像输入到人脸识别模型 中得到每个乘 客的识别分数； 根据状态信息和识 别分数对相应乘客进行识别得到初始识别结果； 根据行人图像和行人历史信息确定识别权重和 历史权重； 根据识别权重、 历史权重和初始识别 结果得到融合后的乘客识别结果。 本发明通过利 用乘客的状态信息、 识别分数、 识别权重和历史 权重将多个摄像头采集到的地铁区域图像进行 融合得到乘 客识别结果， 可以将多个角度采集的 乘客信息进行融合， 大 大提升乘客识别的精度。 权利要求书3页 说明书6页 附图3页 CN 114550088 B 2022.12.13 CN 114550088 B 1.一种多摄 像头融合的乘客识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 获取在核心 识别区域采集的乘客人体图像； 步骤2： 对所述乘客人体图像中乘客行为进行识别得到每 个乘客的状态信息； 步骤3： 将所述乘客人体图像输入到人脸识别模型中得到每 个乘客的识别分数； 步骤4： 根据所述状态信息和所述识别分数对相应乘客进行识别得到初始 识别结果； 步骤5： 获取在非核心识别区域采集的行人图像和行人历史信 息， 并根据 所述行人图像 和所述行 人历史信息确定识别权 重和历史权 重； 所述步骤5： 获取在非核心识别区域采集的行人图像和行人历史信 息， 并根据所述行人 图像和所述行 人历史信息确定识别权 重和历史权 重， 包括： 步骤5.1： 判断所述行 人图像中是否在预设时间范围内出现相应乘客； 步骤5.2： 若在所述行人图像 中预设时间范围内发现相应乘客， 则将识别权重的取值设 为(1， Wmax)， Wmax为识别权 重的最大值； 步骤5.3： 若在所述行人图像 中预设时间范围内未发现相应乘客， 则将识别权重的取值 设为1； 步骤5.4： 判断所述行 人历史信息中是否有相应乘客在预设时段内有长期的进站 记录； 步骤5.5： 若在行人历史信息中发现相应乘客在预设时段内具有长期的进站记录， 则将 历史权重取值设为(1， Hmax)， Hmax为历史权 重的最大值； 步骤5.6： 若在行人历史信息中发现相应乘客在预设时段内没有长期的进站记录， 则将 历史权重取值设为1； 步骤6： 根据所述识别权重、 所述历史权重和所述初始识别结果得到融合后的乘客识别 结果。 2.如权利要求1所述的一种 多摄像头 融合的乘客识别方法， 其特征在于， 所述步骤4： 根 据所述状态信息和所述识别分数对相应乘客进行识别得到初始 识别结果， 包括： 步骤4.1： 根据所述状态信息判断乘客是否低头或者戴帽子； 步骤4.2： 若乘客的状态为低头或者戴帽子， 则将状态权 重的取值范围设为(0， 1)； 步骤4.3： 若乘客的状态不 为低头或者戴帽子， 则将状态权 重的取值设为1； 步骤4.4： 利用所述状态权重对所述识别分数进行加权求和得到相应乘客的初始识别 结果。 3.如权利要求2所述的一种 多摄像头 融合的乘客识别方法， 其特征在于， 所述步骤6： 根 据所述识别权 重、 所述历史权 重和所述初始 识别结果得到融合后的乘客识别结果， 包括： 采用公式： 得到融合后的乘客识别 结果； 其中， whistory表示历史权重， wpre表示识别权重， wk表示状 态权重， Sk表示识别分数。 4.一种多摄 像头融合的乘客识别系统， 其特 征在于， 包括： 乘客图像获取模块， 用于获取在核心 识别区域采集的乘客人体图像； 乘客行为识别模块， 用于对所述乘客人体图像中乘客行为进行识别得到每个乘客的状 态信息；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114550088 B 2识别分数确定模块， 用于将所述乘客人体图像输入到人脸识别模型中得到每个乘客的 识别分数； 初始识别结果确定模块， 用于根据 所述状态信 息和所述识别分数对相应乘客进行识别 得到初始 识别结果； 权重确定模块， 用于获取在非核心识别区域采集的行人图像和行人历史信息， 并根据 所述行人图像和所述行 人历史信息确定识别权 重和历史权 重； 所述权重确定模块， 包括： 行人图像判断单 元， 用于判断所述行 人图像中是否在预设时间范围内出现相应乘客； 第一识别权重确定单元， 用于当在所述行人图像中预设时间范围内发现相应乘客时， 将识别权 重的取值设为(1， Wmax)， Wmax为识别权 重的最大值； 第一识别权重确定单元， 用于当在所述行人图像中预设时间范围内未发现相应乘客 时， 将识别权 重的取值设为1； 历史信息判断单元， 用于判断所述行人历史信 息中是否有相应乘客在预设时段内有长 期的进站 记录； 第一历史权重确定单元， 用于当在行人历史信 息中发现相应乘客在预设时段内具有长 期的进站 记录时， 将历史权 重取值设为(1， Hmax)， Hmax为历史权 重的最大值； 第二历史权重确定单元， 用于当在行人历史信 息中发现相应乘客在预设时段内没有长 期的进站 记录时， 将历史权 重取值设为1； 乘客识别 融合模块， 用于根据所述识别权重、 所述历史权重和所述初始识别结果得到 融合后的乘客识别结果。 5.如权利要求4所述的一种 多摄像头融合的乘客识别系统， 其特征在于， 所述初始识别 结果确定模块， 包括： 状态信息判断单 元， 用于根据所述状态信息判断乘客是否低头或者戴帽子； 第一状态权重确定单元， 用于当乘客的状态为低头或者戴帽子时， 将状态权重的取值 范围设为(0， 1)； 第二状态权重确定单元， 用于当乘客的状态不为低头或者戴帽子时， 则将状态权重的 取值设为1； 加权求和单元， 用于利用所述状态权重对所述识别分数进行加权求和得到相应乘客的 初始识别结果。 6.如权利要求5所述的一种 多摄像头融合的乘客识别系统， 其特征在于， 所述乘客识别 融合模块， 包括： 乘客识别融合单 元， 用于采用公式： 得到融合后的乘客识别 结果； 其中， whistory表示历史权重， wpre表示识别权重， wk表示状 态权重， Sk表示识别分数。 7.一种电子设备， 包括总线、 收发器、 存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所 述处理器上运行的计算机程序， 所述收发器、 所述存储器和所述处理器通过所述总线相连， 其特征在于， 所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求 1至3中任一项 所述的一权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114550088 B 3