[发明专利]基于分布式时空连续学习的行人重识别方法在审
| 申请号： | 202211265027.4 | 申请日： | 2022-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN115471793A | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 张磊;高冠宇 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京合砺专利商标代理事务所(普通合伙) 32518 | 代理人： | 鲍小龙 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分布式时空连续学习的行人重识别方法，该方法在分布式边缘计算网络节点及边缘设备上部署行人重识别模型，实现对行人特征进行连续学习，结合分布式时空特征定向分享模型知识，根据真实的场景持续优化分布式行人重识别模型。本发明根据分布式计算网络中的节点位置和边缘设备部署行人重识别模型，该模型包括特征提取模块和动态学习模块，各个边缘节点上特征提取模块训练、识别方式相同，通过动态学习模块实现不同节点之间模型知识的共享，其中动态学习模块还划分为基本权重、自适应权重以及注意力权重来实现分布式的知识聚合和模型更新。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分布式 时空 连续 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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