[发明专利]面向矿井下视频监控的多摄像机无标注行人重识别方法

摘要

本发明公开了一种面向矿井下视频监控的多摄像机无标注行人重识别方法，包括：从多个摄像机中获取无标注原始视频流，截取该视频流中每一帧图像并输入B‑SSD行人检测网络中训练，获取每一帧图像中的行人区域并输出行人的坐标位置；形成候选行人数据库输入构建的MT‑S行人重识别网络，提取每一个行人区域中的行人特征，并离线存储；从无标注原始视频流中选定待识别的目标人物，截取带有目标人物的每一帧图像，输入到MT‑S行人重识别网络中，提取得到特征；计算待识别的目标人物特征与候选行人数据库行人特征之间的相似度，并进行排序，将相似度最高的行人特征判断为待识别的目标人物。本发明可学习更具判别性的行人特征，在矿井环境下识别更准确且精度更高。

主权项

1.面向矿井下视频监控的多摄像机无标注行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、从多个摄像机中获取无标注原始视频流，截取该视频流中每一帧图像并输入构建的B‑SSD行人检测网络中训练，由B‑SSD行人检测网络获取每一帧图像中的行人区域并输出行人在该帧图像中的坐标位置；根据每一帧图像及行人在该帧图像中的坐标位置，形成候选行人数据库；步骤2、将候选行人数据库中的每一个行人区域作为构建的MT‑S行人重识别网络的输入，由MT‑S行人重识别网络提取每一个行人区域中的行人特征，并离线存储至候选行人数据库，且将候选行人数据库中图像帧数、每一帧图像中行人的坐标位置与行人特征对应；步骤3、从无标注原始视频流中选定待识别的目标人物，截取视频流中带有待识别的目标人物的每一帧图像，并输入到MT‑S行人重识别网络中，由MT‑S行人重识别网络提取得到待识别的目标人物特征；步骤4、利用MT‑S行人重识别网络计算待识别的目标人物特征与候选行人数据库所存储行人特征之间的相似度，并进行排序，将相似度最高的行人特征对应的行人判断为待识别的目标人物。