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[发明专利]行人重识别方法、存储介质、数据库编辑方法、存储介质-CN202211222394.6在审
发明人：罗静;雷庆庆;毛少将;王晓;郭宇鹏;任峰;李沛然 -专利权人：通号通信信息集团有限公司
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明提供一种行人重识别方法，包括：获取拍摄图像；根据拍摄图像确定待识别行人的坐标信息，以及待识别行人的多个局部块；将待识别行人的坐标信息以及多个局部块输入行人重识别模型中，得到对应的整体行人特征和多个局部行人特征；根据整体行人特征与数据库中预存的多个已识别行人的整体行人特征，得到整体行人重识别结果；根据局部行人特征与数据库中预存的多个已识别行人的局部行人特征，得到局部行人重识别结果；根据整体行人重识别结果和局部行人重识别结果确定待识别行人对应的已识别行人本发明能够有效提高通过行人重识别技术识别行人身份的准确率。本发明还提供一种计算机可读存储介质、一种数据库编辑方法和一种计算机可读存储介质。
行人识别方法存储介质数据库编辑

[发明专利]行人重识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010658452.4在审
发明人：刘伟舟;胡晨 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了行人重识别方法、装置，该方法包括：获取待重识别的行人的可见光行人图像和红外光行人图像；将获取的待重识别的行人的可见光行人图像和该红外光行人图像输入到多模态融合识别网络，得到该行人的行人重识别结果，多模态融合识别网络被配置为：将从该可见光行人图像提取的该行人的可见光行人特征和从该红外光行人图像提取的该行人的红外光行人特征进行融合，得到该行人的双光融合行人特征；基于该行人的多模态行人特征和预设特征底库中的多个行人特征，对该行人进行行人重识别，得到该行人的行人重识别结果。全天候对待重识别的行人进行较为准确的行人重识别并且提升行人重识别结果的准确性。
行人识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]行人画像的生成及基于画像的行人识别-CN201710986141.9有效
发明人：张弛;石娟峰 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2017-10-20 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供了行人画像的生成及基于画像的行人识别的方法、装置、系统和存储介质，所述行人识别方法包括：基于输入信息生成待识别行人的行人画像；以及基于行人图像数据库和所述行人画像，利用训练好的行人识别神经网络进行行人识别以得到与所述行人画像相对应的行人信息根据本发明实施例的行人画像的生成及基于画像的行人识别方法、装置、系统和存储介质对于无法提供待识别行人的行人图像的场景通过生成行人画像来实现对行人的完整视觉描述，并利用神经网络基于生成的行人画像实施行人识别，相对于基于文字描述的行人识别，能够显著提高行人识别的效率和准确度。
行人画像生成基于识别

[发明专利]行人再识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010246639.3在审
发明人：林宇翔 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了行人再识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：利用特征提取网络得到待识别行人图像的所有待识别子特征图序列；基于待识别行人图像的所有待识别子特征图序列和每一个参考行人图像的所有参考子特征图序列，计算待识别行人图像与每一个参考行人图像的相似度；基于待识别行人图像与每一个参考行人图像的相似度，生成待识别行人图像的行人再识别结果。在待识别行人图像为待识别行人图像所属的全身图或非全身图的情况和/或参考行人图像为参考行人图像所属的参考行人的全身图或非全身图的情况下，均可以较为准确地计算待识别行人图像与参考行人图像的相似度，较为准确地完成行人再识别
行人识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于多细粒度特征的行人重识别方法、装置及存储介质-CN202211043447.8在审
发明人：谢喜林 -专利权人：智慧眼科技股份有限公司;中华人民共和国拱北海关
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供基于多细粒度特征的行人重识别方法、装置及存储介质，方法包括以下步骤：获取行人图像，行人图像至少包括目标行人图像和待识别图像；将待识别图像输入训练好的行人躯干部位检测网络模型进行特征提取，得到待识别图像的全局特征和多层待识别图像的行人躯干部位分区的细粒度特征；将待识别图像的全局特征和多层行人躯干部位分区的细粒度特征进行加权融合，得到待识别图像的行人重识别特征；将待识别图像的行人重识别特征与目标行人图像的行人重识别特征进行相似度计算，确定行人重识别结果。本发明提高了行人重识别的准确率。
基于细粒度特征行人识别方法装置存储介质

[发明专利]一种跨模态行人重识别方法、装置、设备和存储介质-CN202210259929.0在审
发明人：陈浩彬;乔宇;焦国华 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨模态行人重识别方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取待识别行人图像集合，其中，待识别行人图像集合包括：至少两个模态下的待识别行人图像；对待识别行人图像集合中的待识别行人图像进行特征提取，得到待识别行人图像集合中的每个待识别行人图像对应的特征信息；根据待识别行人图像集合中的每个待识别行人图像和待识别行人图像集合中的每个待识别行人图像对应的特征信息构建目标异质图；根据目标异质图确定目标特征；根据目标特征生成目标行人图像。本方案可添加至任意现有跨模态行人重识别方法后面作为后处理，提高现有跨模态行人重识别方法的精度，使得夜晚的智能追踪和人员追捕更加准确，可大力推动智能安防建设。
一种跨模态行人识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于人脸识别与行人重识别的特定目标跟踪方法-CN201811196063.3有效
发明人：赵云波;林建武;李灏 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-10-15 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于人脸识别与行人重识别的特定目标跟踪方法，首先训练基于特征融合与三重损失函数的行人重识别神经网络，建立追踪目标人脸库，人脸识别模块提取人脸库的人脸特征向量；然后检测监控画面中的行人，人脸识别模块提取监控画面中行人人脸特征，与人脸库特征向量比对相似度，人脸识别成功则保存由行人重识别模型得到的行人特征至行人库。人脸识别失败则进行行人重识别，比对行人特征与行人特征库的相似度。行人重识别成功则保存相似度高的行人特征至行人库，行人重识别失败则利用上下帧的时空相关性确定行人的身份。
一种基于识别行人特定目标跟踪方法

[发明专利]一种行人重识别方法、装置、设备及介质-CN202211310170.0在审
发明人：林开东;杨爱胜;王一妍;谢志文;崔国臣 -专利权人：济南博观智能科技有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种行人重识别方法、装置、设备及介质，涉及行人重识别技术领域，方法包括：基于获取的待识别行人图像和若干原始行人图像获取待识别全局特征图和原始全局特征图；获取待识别全局特征图和原始全局特征图分别对应的加权权重系数，基于相应的加权权重系数得到加权后待识别全局特征图和加权后原始全局特征图；获取加权后待识别全局特征图和加权后原始全局特征图分别对应的行人属性特征和分别对应的行人全局特征，基于行人全局特征和行人属性特征获取待识别行人图像和原始行人图像分别对应的行人识别特征；基于行人识别特征从原始行人图像中提取与待识别行人图像对应的目标行人图像以实现行人重识别。本申请提高了行人重识别的准确性。
一种行人识别方法装置设备介质

[发明专利]一种基于人脸识别和行人重识别结合的商场行人识别方法-CN202210228710.4有效
发明人：兰雨晴;于艺春;余丹;王丹星 -专利权人：慧之安信息技术股份有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明的实施例公开一种基于人脸识别和行人重识别结合的商场行人识别方法，涉及图像识别技术领域。所述方法，包括：通过目标商场内多个不同位置设置的摄像头采集行人图像；对所有摄像头采集的行人图像进行人脸轮廓识别和人形识别；根据人脸轮廓识别和人形识别的识别结果，对所有行人图像中的行人进行人脸特征识别或人体特征识别本发明有效地提高了商场行人识别的精确度，解决了识别失效的问题。
一种基于识别行人结合商场方法

[发明专利]行人重识别方法、装置及存储介质-CN201910960572.7在审
发明人：吴翠玲 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2019-10-10 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人重识别方法、装置及存储介质。该重识别方法包括：从第一视频流中提取至少一个待识别行人的待处理视频帧集合；分别将每个所述待识别行人的待处理视频帧集合输入卷积神经网络中，获取每个所述待识别行人的特征矩阵；根据目标行人的特征矩阵和至少一个所述待识别行人的特征矩阵计算每个所述待识别行人与所述目标行人的匹配值；根据所述待识别行人与目标行人的匹配值对所述目标行人进行重识别。通过上述方式，本发明提高了识别效果，并且能够适应待识别行人数量较多的情形。
特征矩阵视频帧集合匹配卷积神经网络存储介质视频流

[发明专利]云边协同感知的多终端跨时空行人重识别方法及系统-CN202211607430.0在审
发明人：朱忠攀;麻开菁;何斌;陆萍;李刚;程斌 -专利权人：同济大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了云边协同感知的多终端跨时空行人重识别方法，包括两个阶段的行人重识别聚类编码；通过边缘智能感知模块采用自顶向下的行人重识别算法，从历史图像中完成行人目标检测，并提取行人目标特征完成一阶段行人重识别聚类编码；通过云端行人重识别智能模块采用自底向上的行人重识别算法，对边缘智能感知模块行人重识别结果进行判别，完成二阶段行人重识别聚类编码，生成基于行人重识别的历史轨迹，构建自动标注行人数据集及终身持续学习模型；根据边缘智能感知模块、云端行人重识别智能模块获取的数据对自动标注行人数据集及终身持续学习模型进行循环优化。实现了可扩展、可重构、可迭代、可进化的持续学习行人重识别算法。
协同感知终端时空行人识别方法系统

[发明专利]全局特征与阶梯型局部特征融合的行人重识别方法及装置-CN202210906148.6在审
发明人：张登银;王敬余;赵乾 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种全局特征与阶梯型局部特征融合的行人重识别方法及装置，方法包括：利用预训练好的行人重识别网络模型对待识别图像、图库图像分别进行提取得到待识别图像行人特征、图库图像行人特征；将待识别图像行人特征与图库图像行人特征进行相似度匹配，输出相似度排名前N的行人图像，作为行人重识别结果；行人重识别网络包括骨干网络、改进的全局特征分支和块权重指导的阶梯型局部特征提取分支；采用公开的数据集训练行人重识别网络，获得训练好的行人重识别网络模型本发明设计了全局特征与阶梯型局部特征融合的行人重识别方法。目标是学习鲁棒性更强的行人特征表示，以应对复杂的行人重识别场景，达到一个好的识别效果。
全局特征阶梯局部融合行人识别方法装置

[发明专利]一种跨模态行人重识别方法-CN202210421430.5在审
发明人：陈弟虎;曾海棠;侯延柯 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供的一种跨模态行人重识别方法，该方法主要包括以下步骤：通过第一数据集进行训练得到初始行人重识别模型；将所述初始行人重识别模型进行转换得到跨模态行人重识别模型，将所述跨模态行人重识别模型移植至目标平台；通过所述目标平台进行实时图像采集，从所述实时图像中提取得到行人检测结果；将所述行人检测结果和预设目标输入至所述跨模态行人重识别模型，得到行人重识别结果，能够完善行人重识别的真实环境全时空应用场景，建立日间夜间联合行人重识别实现离线或在线跨模态行人重识别，并且，方法可以降低CPU占用率，加快了跨模态行人重识别速度，同时保持了低功耗、体积小的特点，可广泛应用于行人重识别技术领域。
一种跨模态行人识别方法

[发明专利]一种基于姿态估计的行人重识别方法、系统和存储介质-CN202310107200.6有效
发明人：邱起璐 -专利权人：北京数美时代科技有限公司;数美天下（北京）科技有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于姿态估计的行人重识别方法、系统和存储介质，包括：基于姿态估计技术，获取每个原始行人图像样本的关节点数据，并利用每个原始行人图像样本及其对应的关节点数据，对改进的行人重识别网络进行训练，得到目标行人重识别网络；其中，改进的行人重识别网络包括：用于将不同姿态的行人图像转换为标准姿态的行人图像的原始空间转换网络，用于对行人图像进行行人重识别的原始行人重识别网络；基于姿态估计技术，获取待测行人图像的目标关节点数据，并将待测行人图像和目标关节点数据输入至目标行人重识别网络，得到行人重识别结果。本发明实现了将不同姿态的行人图像变换成相同姿态的行人图像，提升了行人重识别效果。
一种基于姿态估计行人识别方法系统存储介质

[发明专利]行人重识别的方法、装置、终端及存储介质-CN201911060337.0有效
发明人：李国法;黄莉莎;徐刚;谢恒;赖伟鉴;陈耀昱 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请适用于计算机技术领域，提出一种行人重识别的方法，包括：从预先采集的监控视频流中获取目标图像帧序列；从图像信息中识别出待识别行人的特征信息，并确定特征信息对应的所有标签信息；利用预先训练完成的行人重识别模型分别对目标图像帧序列和所有标签信息进行行人重识别，从所有标签信息中确定待识别行人的目标标签信息；基于目标标签信息确定待识别行人的重识别结果。通过从包含待识别行人的图像信息中识别出待识别行人的特征信息，确定特征信息对应的所有标签信息；并利用预先训练完成的行人重识别模型分别对包含有待识别行人的图像信息和所有标签信息进行行人重识别，提高行人重识别的准确性
行人识别方法装置终端存储介质

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