[发明专利]一种行人重识别方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201811574174.3 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109711316B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 黄国恒;卢增 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种行人重识别方法、装置、设备及存储介质，包括：将每帧行人图片输入到残差网络中提取特征；将从相邻两帧提取出的特征输入到光流图预测网络中，获取一帧光流图；将前一帧的特征和光流图一起输入到特征融合器中进行融合；将每一帧的融合特征和光流图输入到带有光流图处理机制的长短期记忆网络中，并将获得的多帧数据输出特征输入到均匀卷积分块模型中进行水平分块处理，对每个分块进行分类损失训练，并将分类的得分作为权重；将每个分块的特征向量乘以权重求出对比损失函数，训练整个行人重识别非对称孪生网络模型，进行行人重识别。本申请可以将多帧图片互补信息融合生成完整的行人特征，去除噪声信息，节约成本，提高识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 行人 识别 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种行人重识别方法，其特征在于，包括：将每帧行人图片输入到残差网络中提取特征；将从相邻的两帧行人图片提取出的特征输入到光流图预测网络中，获取一帧光流图；将输入所述光流图预测网络的前一帧行人图片的特征和所述光流图一起输入到特征融合器中进行融合，得到融合特征；将每一帧的所述融合特征和所述光流图一起输入到带有光流图处理机制的长短期记忆网络中，并将获得的多帧数据输出特征输入到均匀卷积分块模型中；通过所述均匀卷积分块模型将所述多帧数据输出特征进行水平分块处理，对每个分块进行分类损失训练，并将分类的得分作为权重；将每个分块的特征向量乘以所述权重求出对比损失函数，训练整个带有光流图处理机制的长短期记忆网络结合水平分块多损失联合的行人重识别非对称孪生网络模型；将目标行人图片输入到训练好的所述行人重识别非对称孪生网络模型中进行行人重识别。
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