[发明专利]一种行人重识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种行人重识别方法，其特征在于，包括：

获取无标签的第一类行人图像；

为所述第一类行人图像制作标签信息；

基于所述第一类行人图像及所述标签信息对目标行人重识别网络进行训练，得到第一次训练的所述目标行人重识别网络；

将所述第一类行人图像中的目标区域进行丢弃，得到第二类行人图像；

基于所述第一类行人图像及所述第二类行人图像对第一次训练的所述目标行人重识别网络进行训练，得到第二次训练的所述目标行人重识别网络，以基于所述目标行人重识别网络进行行人重识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为所述第一类行人图像制作标签信息，包括：

确定所述第一类行人图像中的身体部位分界线信息；

将所述身体部位分界线信息作为所述第一类行人图像的所述标签信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一类行人图像中的身体部位分界线信息，包括：

基于模板匹配法确定所述第一类行人图像中的所述身体部位分界线信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于模板匹配法确定所述第一类行人图像中的所述身体部位分界线信息，包括：

获取预设的人体部位模板；

确定所述第一类行人图像中与所述人体部位模板对应的身体部位区域；

确定所述身体部位区域的边界坐标，边界坐标包括身体部位区域的边界在第一类行人图像中的高度值；

将所述边界坐标与所述第一类行人图像的总高度的比值作为所述身体部位分界线信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述人体部位模板包括头部模板、躯干模板、下肢模板；所述身体部位区域包括头部区域、躯干区域、下肢区域；所述身体部位分界线信息包括所述头部区域的开始边界信息、所述头部区域与所述躯干区域间的分界线信息、所述躯干区域与所述下肢区域间的分界线信息、所述下肢区域的结束边界信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一类行人图像中与所述人体部位模板对应的身体部位区域，包括：

从所述第一类行人图像中切割出与所述人体部位模板同大小的临时图像；

计算每一个所述临时图像和所述人体部位模板的相似度值；

选取相似度值最大的所述临时图像作为所述第一类行人图像中与所述人体部位模板对应的所述身体部位区域。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一类行人图像及所述标签信息对目标行人重识别网络进行训练，得到第一次训练的所述目标行人重识别网络，包括：

将所述目标行人重识别网络与第一辅助网络进行连接，得到第一目标网络；

基于所述第一类行人图像及所述标签信息对所述第一目标网络进行训练，得到训练好的所述第一目标网络；

去掉所述第一目标网络中的所述第一辅助网络，得到第一次训练的所述目标行人重识别网络。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述目标行人重识别网络包括ResNet50网络；所述第一辅助网络包括与所述Resnet50网络的第七部分连接的全连接层。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一类行人图像中的目标区域进行丢弃，得到第二类行人图像，包括：

将所述第一类行人图像划分为预设数量个格子；

在所述格子中随机选取目标数量的格子作为所述目标区域进行丢弃；

将第一类行人图像中所述目标区域的像素填充为0，得到所述第二类行人图像。