(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 202210420241.6 (22)申请日 2022.04.20 (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 张阳　高圣兴　陈立力　周明伟　 孙壮丽　 (74)专利代理 机构 深圳市威世博知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44280 专利代理师 何倚雯 (51)Int.Cl. G06V 10/762(2022.01) G06V 40/16(2022.01) (54)发明名称 一种动态记忆库创建方法、 人像聚类方法及 其设备 (57)摘要 本申请提供一种动态记忆库创建方法、 人像 聚类方法及其设备。 该动态记忆库创建方法包 括： 获取多个采集设备所在的卡口位置， 基于所 述卡口位置获取卡口数据； 基于卡口数量获取类 簇数量范围， 按照多个时间片信息在所述类簇数 量范围内获取每个时间片 对应的类簇数量； 对所 述卡口数据进行聚类， 以获取样本空间域， 其中， 所述样本空间域包括满足所述类簇数量的多个 类簇； 由多个时间片对应的样 本空间域结合时间 片信息生 成多个样本时空域， 组成第一动态记忆 库。 通过上述方式， 终端设备将卡口作为时空观 测点， 结合其所述的多种卡口数据进行聚类， 产 生空间域划分结果， 并结合时间片形成多个时空 域， 组成初始的动态 记忆库。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114937162 A 2022.08.23 CN 114937162 A 1.一种动态 记忆库创建方法， 其特 征在于， 所述动态 记忆库创建方法包括： 获取多个采集设备 所在的卡口位置， 基于所述 卡口位置获取卡口数据； 基于卡口数量获取类簇数量范围， 按照多个时间片信 息在所述类簇数量范围内获取每 个时间片对应的类簇数量； 对所述卡口数据进行聚类， 以获取样本空间域， 其中， 所述样本空间域包括满足所述类 簇数量的多个 类簇； 由多个时间片对应的样本空间域结合 时间片信 息生成多个样本时空域， 组成第 一动态 记忆库。 2.根据权利要求1所述的动态 记忆库创建方法， 其特 征在于， 所述卡口数据包括所述 卡口位置相关的环境信息， 以及与相邻卡口 的相对位置信息； 所述环境信 息包括所述卡口所在的道路信 息、 商圈信息、 兴趣点信 息以及兴趣面信 息； 所述相对位置信息包括所述 卡口与相邻卡口 的路径长度信息和路径数量信息 。 3.根据权利要求1所述的动态 记忆库创建方法， 其特 征在于， 所述按照多个时间片信 息在所述类簇数量范围内获取每个时间片对应的类簇数量， 包 括： 获取每个时间片信息中的人流 量； 按照每个时间片的人流量在所述类簇数量范围内确定每个时间片对应的类簇数量， 其 中， 所述人流 量与所述类簇数量呈正相关 关系。 4.根据权利要求1～3任一项所述的动态 记忆库创建方法， 其特 征在于， 所述对所述 卡口数据进行聚类， 以获取样本空间域， 包括： 按照所述类簇数量选择多个卡口数据， 所述多个卡口数据中的每一个卡口数据均作为 一个初始类簇中心点； 分别计算除所述初始类簇中心点以外的其余卡口数据与多个所述初始类簇中心点的 距离， 按照所述距离将所述 其余卡口数据划分到相应的类簇中， 形成初始类簇； 重新计算每个初始类簇的第 一类簇中心点， 判断所述第 一类簇中心点是否与 所述初始 类簇中心点 一致； 若是， 由当前的多个 类簇组成所述样本空间域； 若否， 将所述第一类簇中心点作为当前类簇中心点， 将除所述当前类簇中心点以外的 其余卡口数据按照与所述当前类簇中心 点的距离划分为相应的当前类簇中， 直至所有类簇 的中心点 不再改变。 5.根据权利要求1所述的动态 记忆库创建方法， 其特 征在于， 所述由多个时间片对应的样本空间域结合 时间片信 息生成多个样本时空域， 组成第 一 动态记忆库之后， 所述动态 记忆库创建方法还 包括： 获取一个预设时间周期内采集的人像数据集； 按照所述第一动态记忆库中多个样本时空域将所述人像数据集划分为多个第一人像 数据集， 每 个第一人像数据集对应一个样本时空域； 将所述第一人像数据集进行聚类， 基于所述第 一人像数据集的聚类结果对对应的样本 时空域进行优化； 基于优化后的样本时空域组成第二动态 记忆库。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114937162 A 26.根据权利要求5所述的动态 记忆库创建方法， 其特 征在于， 所述样本时空域包括样本时间域和样本空间域； 所述基于所述第一人像数据集的聚类结果对 对应的样本时空域进行优化， 包括： 基于所述第一人像数据集的聚类结果判断对应的样本空间域的聚类指标值是否大于 等于第一预设阈值； 若否， 将所述样本空间域删除， 并将所述样本空间域的卡口数据划分到其他样本空间 域。 7.根据权利要求5或6所述的动态 记忆库创建方法， 其特 征在于， 所述样本时空域包括样本时间域和样本空间域； 所述基于所述第一人像数据集的聚类结果对 对应的样本时空域进行优化， 包括： 基于所述第一人像数据集的聚类结果判断对应的样本时间域的聚类指标值是否大于 等于第二预设阈值； 若否， 按照所述聚类结果调整所述样本时间域的时间片， 以形成新的样本时间域。 8.一种人像聚类方法， 其特 征在于， 所述人像聚类方法包括： 获取动态记忆库， 从所述动态记忆库中选择与当前人像数据的时空相似度最高的当前 样本时空域； 基于所述当前样本时空域对所述当前 人像数据进行聚类； 其中， 所述动态 记忆库由权利要求1 ‑7任一项所述的动态 记忆库创建方法创建。 9.根据权利要求8所述的人像聚类方法， 其特 征在于， 所述基于所述当前样本时空域对所述当前人像数据进行聚类之后， 所述人像聚类方法 还包括： 获取所述当前样本时空域的邻近样本时空域； 基于所述邻近样本时空域对所述当前 人像数据进行聚类。 10.一种终端设备， 其特征在于， 所述终端设备包括处理器和存储器， 所述存储器中存 储有程序数据， 所述处理器用于执行所述程序数据以实现如权利要求1 ‑7任一项所述的动 态记忆库创建方法和/或权利要求8 ‑9任一项所述的人像聚类方法。 11.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质用于存储程序数 据， 所述程序数据在被处理器执行时， 用以实现权利要求 1‑7任一项所述的动态记忆库创建 方法和/或权利要求8 ‑9任一项所述的人像聚类方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114937162 A 3