(19)中华 人民共和国 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 202111639017.8 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 重庆紫光华山智安科技有限公司 地址 400700 重庆市北碚区云汉大道1 17号 附386号 (72)发明人 夏凤君　汪昊　周斌　 (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 代理人 王英 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) H04N 7/18(2006.01) (54)发明名称 位置关系映射模型的训练方法及相关装置 (57)摘要 本申请公开了一种位置关系映射模型的训 练方法及相关装置， 用于提供采集人体在多个镜 头中的维度信息。 本申请实施例中， 针对具有多 个监控节 点的公共拍摄区域， 可建立位置关系映 射模型， 用于在任一监控节点采集到的目标对象 后， 可根据该目标对象在该监控节 点图像中的位 置信息， 得到该公共拍摄区域其他监控节点图像 中该目标对象的位置信息。 在本申请中， 采用分 布在同一目标场景中的多个监控节点采集的图 像来训练位置关系映射模型， 使得训练好的位置 关系模型可以准确的根据目标对象在其中一个 监控节点中的位置信息得到目标对象在其它监 控节点中的位置信息， 且操作简单容 易实现。 权利要求书3页 说明书15页 附图12页 CN 114283454 A 2022.04.05 CN 114283454 A 1.一种位置关系映射模型的训练方法， 其特征在于， 所述位置关系映射模型应用于目 标场景， 所述目标场景中包括多个监控节点， 所述多个监控节点时间同步， 所述方法包括： 控制所述多个监控节点同步采集视频； 其中， 样本对象在所述多个监控节点的共 同监 控范围内移动； 针对每个监控节点， 从所述监控节点采集的视频筛选出包含样本对象的图像序列， 并 提取出所述样本对象在所述图像序列的各帧图像中的位置信息； 基于各帧图像的时间戳， 确定同一 时间各监控节点采集到的样本对象的位置信 息构建 第一训练样本； 其中， 所述第一训练样本中包括样本对 象在第一监控节点采集的图像中的 第一样本位置， 和， 所述样 本对象在各第二监控节点采集的图像中的第二样 本位置， 所述第 一监控节点为所述多个监控节点中的任意监控节 点， 所述第二监控节点为所述多个监控节 点中除所述第一 监控节点之外的监控节点； 采用所述第一训练样本训练所述 位置关系映射模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述监控节点采集的视频筛选出包含样本 对象的图像序列， 包括： 对所述监控节点采集的视频中的各帧图像分别针对所述样本对象进行目标检测， 筛选 出包含所述样本对象的图像； 按照图像的时间戳， 对筛 选出的图像进行排序得到所述图像序列。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 针对任意一路监控节点， 基于所述监控节点采集的所述视频中包括的所有样本对象的 位置信息， 确定采集的位置信息所对应的采样范围相对所述 监控范围的占比； 若所述占比小于预设占比阈值， 则继续采集视频。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述监控节点采集的所述视频中 包括的所有样本对象的位置信息， 确定采集的位置信息所对应的采样范围相对所述共同监 控范围的占比， 包括： 确定包含采集的位置信息的凸包， 以及所述凸包内的采样位置密度； 若所述采用位置密度 大于预设密度阈值， 则确定所述凸包面积与所述共同监控范围的 占比。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取所述位置关系映射模型基于所述第一样本位置输出的分别针对每个第二样本位 置的生成位置信息， 并构建第二训练样本， 所述第二训练样本中包括所述第一样本位置和 各所述生成位置信息； 确定各所述生成位置信息与相应的所述第二样本位置的欧式距离； 若各所述生成位置信息与相应的所述第二样本位置的欧式距离均大于或等于第一预 设值， 则采用所述 生成位置信息和所述第一样本位置构建第三训练样本； 采用所述第三训练样本训练所述 位置关系映射模型。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述确定各所述生成位置信 息与相应的所 述第二样本位置的欧式距离之后， 所述方法还 包括： 若任一生成位置信 息对应的欧式距离小于第 二预设值， 则采用各所述第 二样本位置和 所述第一样本位置构建第四训练样本，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114283454 A 2将所述第三训练样本与所述第四训练样本合并成第五训练样本； 采用第五训练样本训练所述 位置关系映射模型。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述采用第五训练样本训练所述位置关系 映射模型， 包括： 将所述第五训练样本中的生成位置信 息输入所述位置关系映射模型， 以所述第五训练 样本中的第二样本位置为期望输出， 获取所述生成位置信息对应的所述位置关系映射模型 输出的位置信息； 确定所述输出的位置信息与所述第二样本位置之间的欧式距离； 根据所述欧式距离确定损失值； 基于所述损失值对所述 位置关系映射模型进行参数调整。 8.一种分布式多镜头相机， 其特征在于， 所述相机应用于目标场景， 所述相机包括： 多 个监控节点、 集成模块， 主控 模块， 所述多个监控节点时间同步且具有共同监控范围， 其中： 所述主控 模块， 用于响应于采集指令， 向各 所述监控节点发送时钟同步信号 各所述监控节点， 分别用于响应于主控模块发送的时钟同步信号同步采集视频得到串 化信号； 所述集成模块， 用于控制所述监控节点同步曝光， 并对所述监控节点发送的串化信号 进行解串， 并将解串后的视频发送给 所述主控 模块； 所述主控模块， 还用并对所述集成模块发送的视频筛选出包含样本对象的图像序列， 并提取出所述样本对象在所述图像序列的各帧图像中的位置信息， 并基于各帧图像的时间 戳， 确定同一时间各监控节点采集到的样本对象的位置信息构建第一训练样 本； 其中， 所述 第一训练样本中包括样本对 象在第一监控节点采集的图像中的第一样本位置， 和， 所述样 本对象在各第二监控节点采集的图像中的第二样本位置， 所述第一监控节点为所述多个监 控节点中的任意监控节点， 所述第二监控节点为所述多个监控节点中除所述第一监控节点 之外的监控节点； 并采用所述第一训练样本训练所述 位置关系映射模型。 9.一种位置关系映射模型的训练装置， 其特征在于， 所述位置关系映射模型应用于目 标场景， 所述目标场景中包括多个监控节点， 所述多个监控节点时间同步， 所述装置包括： 采集模块， 用于控制所述多个监控节点同步采集视频； 其中， 样本对象在所述多个监控 节点的共同监控范围内移动； 提取模块， 用于针对每个监控节点， 从所述监控节点采集的视频筛选出包含样本对象 的图像序列， 并提取 出所述样本对象在所述图像序列的各帧图像中的位置信息； 样本构建模块， 用于基于各帧图像的时间戳， 确定同一时间各监控节点采集到的样本 对象的位置信息构建第一训练样本； 其中， 所述第一训练样本中包括样本对 象在第一监控 节点采集的图像中的第一样本位置， 和， 所述样本对 象在各第二监控节点采集的图像中的 第二样本位置， 所述第一监控节点为所述多个监控节点中的任意监控节点， 所述第二监控 节点为所述多个监控节点中除所述第一 监控节点之外的监控节点； 训练模块， 用于采用所述第一训练样本训练所述 位置关系映射模型。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括至少一个处理器； 以及与所述至少一个处理器通 信连接的存储器； 其中， 所述存储器存储有 可被所述至少一个处理器执行的指 令， 所述指 令 被所述至少一个处理器执行， 以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1 ‑7中任何一项权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114283454 A 3