对象一起运动并且允许关联，则这些对象被相互关联(步骤305)。
[0029]尽管以上示例可用于监控类型的安全系统中，但本发明不限于此。例如，广告客户和商业客户可能要试图确定某些类型的行为。例如，广告客户/商业客户可能试图要确定与咖啡杯相关联的人数相对与咖啡罐相关联的人数。换言之，本发明能够用于在统计上将一个对象(例如，人)与另一个对象(例如，衬衫的颜色)关联。在进行多个这类关联后，能够确定喜欢红色衬衫的人是否也喜欢蓝色衬衫。因此能够基于关于历史情况的统计分析作出预测来将特定的对象或人与另一对象或人相关联。使用人脸识别以及本发明的对象跟踪系统，能够基于统计分析来确定是否喜欢红色衬衫的人吃玉米面包卷的可能性比穿蓝色衬衫的人更大。
[0030]本发明的对象跟踪系统可以包括那些不应该单独被相互关联或不应该在具体位置的对象的词典/数据库。不应该被相互关联的那些对象可能随位置变化(见图3，步骤304) ο
[0031]本发明能够用于绘制一起运动并随后被分离的相连的对象的运动。例如，能够画出对象运动到关注区域并然后被分离的地图(例如，带背包的人，即两个相连的对象，运动到受限的区域并然后分离)。
[0032]通过本发明，能够自动跟踪对象并且自动生成元数据。然后元数据可用于将对象相互关联。本发明不仅能出于安全的理由而被使用，而且还能用于商业客户。
[0033]尽管已经参照描述性的实施例说明了本发明，但本说明书并非旨在被理解成限制的意味。对本领域技术人员而言，对这些描述性的实施例的各种修改和组合会是显而易见的。因此，所附权利要求书包含任何这样的修改或实施例。
【主权项】
1.一种对象跟踪系统，包括: 检测关于场景的信息的传感器系统； 分析所述信息以识别所述场景内的对象及其位置的分析单元，其中所述分析单元确定一个对象与至少一个其它对象的关联； 生成识别每个对象位置的元数据的处理器；及 基于所生成的识别每个对象位置的元数据来跟踪关联的对象的对象运动的跟踪单元。2.根据权利要求1所述的对象跟踪系统，其中所述信息包含视频数据，并且用于每个对象的元数据被插入到所述视频数据中。3.根据权利要求1所述的对象跟踪系统，其中所述传感器系统包括感测可视数据和非可视数据的传感器。4.根据权利要求1所述的对象跟踪系统，其中所述传感器系统包括至少检测射频信号的至少一个传感器。5.根据权利要求1所述的对象跟踪系统，其中所述传感器系统包括至少检测温度的至少一个传感器。6.根据权利要求1所述的对象跟踪系统，其中所述跟踪单元基于识别每个对象位置的元数据随时间跟踪对象的运动。7.根据权利要求6所述的对象跟踪系统，还包括在地图上画线路以绘制随时间每个所识别的对象的运动的绘制单元。8.根据权利要求1所述的对象跟踪系统，其中所述分析单元还分析对象的元数据以确定两个或更多个对象是否通过在预定的时间段内位于彼此的预定距离内而相互关联。9.根据权利要求1所述的对象跟踪系统，其中相互关联的对象包括人以及个人物品和非个人物品。10.根据权利要求1所述的对象跟踪系统，其中所述分析单元确定所检测的对象是否出现在两个连续视频帧的两者中。11.根据权利要求10所述的对象跟踪系统，其中如果对象之前未被跟踪，则其中新对象出现的视频帧被高亮显示。12.根据权利要求1所述的对象跟踪系统，还包括将元数据插入到关于所述场景的信息中的插入器，所述元数据包括所确定的对象关联。13.根据权利要求1所述的对象跟踪系统，其中所述分析单元基于识别每个对象位置通过对象的运动中的相关性来确定对象是否相互关联。14.根据权利要求10所述的对象跟踪系统，其中如果正在被跟踪的对象不再被检测到，则该对象不再被检测到时的视频帧被高亮显示。15.一种跟踪对象的方法，包括以下步骤: 检测关于场景的信息； 分析所述信息以识别场景内的对象及其位置，包括确定一个对象与至少一个其它对象的关联; 生成识别每个对象位置的元数据；及 基于所生成的识别每个对象位置的元数据来跟踪关联的对象的运动。16.根据权利要求15所述的方法，其中所检测的信息是视频数据，并且用于每个对象的元数据被插入到所述视频数据中。17.根据权利要求15所述的方法，其中信息的检测是通过感测可视数据和非可视数据的传感器进行的。18.根据权利要求17所述的方法，其中所述传感器包括至少检测射频信号的传感器。19.根据权利要求15所述的方法，其中识别每个对象位置的元数据用于随时间跟踪对象的运动。20.根据权利要求19所述的方法，还包括以下步骤:在地图上画线路以绘制随时间每个识别的对象的运动。21.根据权利要求15所述的方法，还包括以下步骤:分析元数据以确定两个或更多个对象是否通过在预定的时间段内位于彼此的预定距离内而相互关联。22.根据权利要求15所述的方法，其中相互关联的对象包括人以及个人物品和非个人物品。23.根据权利要求15所述的方法，还包括以下步骤:确定所检测的对象是否出现在两个连续视频帧的两者中。24.根据权利要求23所述的方法，其中如果对象之前未被跟踪，则其中新对象出现的视频帧被尚壳显不。25.根据权利要求15所述的方法，还包括以下步骤:基于分析元数据并且在统计上识别对象间的关系来预测对象间的关系。26.根据权利要求15所述的方法，还包括以下步骤:对多个对象间的关联进行分类，并基于对所述分类的统计分析将特定对象与至少一个其它特定对象关联。27.根据权利要求15所述的方法，还包括以下步骤:将元数据插入到关于所述场景的信息中，该元数据包括所确定的对象关联。28.根据权利要求17所述的方法，其中对信息的检测是通过至少检测温度的传感器进行的。29.根据权利要求15所述的方法，还包括以下步骤:基于识别每个对象位置通过对象的运动中的相关性来确定对象是否相互关联。30.根据权利要求23所述的方法，其中如果正在被跟踪的对象不再被检测到，则该对象不再被检测到时的视频帧被高亮显示。
【专利摘要】本申请涉及协同对象位置数据与视频数据。更具体而言，涉及对象跟踪系统自动生成关于场景内的对象的位置的元数据。然后该对象可与该场景内的一个或多个对象相关联。
【IPC分类】H04N7/18
【公开号】CN104980695
【申请号】CN201510159270
【发明人】C·迈考伊, T·熊
【申请人】索尼公司, 索尼网络娱乐国际有限责任公司
【公开日】2015年10月14日
【申请日】2015年4月7日
【公告号】US20150286865