[发明专利]用于行人再识别的图像处理方法及装置

说明书

本申请公开了一种用于行人再识别的图像处理方法及装置。该用于行人再识别的图像处理方法包括提取待识别图像中行人的位置信息；根据所述位置信息分割出行人图像；对所述行人图像执行预设网络模型测试，其中，测试所述预设网络模型时至少包含有注意力分支；以及根据所述预设网络模型训练结果识别出目标图像。本申请解决了行人图像再识别中识别精度较低的技术问题。本申请可实现以下有益效果：增加行人图片中行人图像表征能力，提取图像中关键信息，减弱背景带来的影响。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，具体而言，涉及一种用于行人再识别的图像处理方法。

背景技术

随着智慧城市建设的推进和智能安防技术的革新，在视频监控系统中一如智能视频分析技术，成为节省人力物力、提高监控安全等级的有效手段。而行人再识别任务可以完成对监控领域中相关行人的检索，减少人工成本。通常检测出的行人图片干扰较大，背景嘈杂，行人区域所占位置不固定，也很难像人脸识别一样做到对齐。

针对相关技术中行人图像再识别中识别精度较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种用于行人再识别的图像处理方法及装置，以解决行人图像再识别中识别精度较低的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种用于行人再识别的图像处理方法。

根据本申请的用于行人再识别的图像处理方法包括：

提取待识别图像中行人的位置信息；

根据所述位置信息分割出行人图像；

对所述行人图像执行预设网络模型测试，其中，测试所述预设网络模型时至少包含有注意力分支；以及

根据所述预设网络模型训练结果识别出目标图像。

进一步地，所述提取待识别图像中行人的位置信息包括：

采集图像采集装置中的行人视频截图；

根据所述行人视频截图训练用于检测行人位置信息的至少包含有DPM算法的模型；以及

通过所述至少包含有DPM算法的模型执行位置检测任务得到所述待识别图像中行人的位置信息。

进一步地，所述根据所述位置信息分割出行人图像包括：

根据训练好的用于提取行人图像位置的模型从待识别图像中分割出行人且保存分割后的所述行人图像。

进一步地，所述对所述行人图像执行预设网络模型训练包括：

通过所述行人图像训练深度残差网络模型；以及

根据所述深度残差网络模型提取行人图像的高维特征。

进一步地，所述根据所述预设网络模型训练结果识别出目标图像包括：

通过所述预设网络模型训练结果训练联合贝叶斯矩阵；

根据所述联合贝叶斯矩阵计算所述行人图像与目标图像的相似度；

筛选满足预设条件的行人图像。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种用于行人再识别的图像处理装置。

根据本申请的用于行人再识别的图像处理装置包括：

提取模块，用于提取待识别图像中行人的位置信息；

分割模块，用于根据所述位置信息分割出行人图像；

训练模块，用于对所述行人图像执行预设网络模型训练，其中，训练所述预设网络模型时至少包含有注意力分支；以及