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[发明专利]一种多源域数据集联合训练REID模型的方法、设备及介质-CN202210165957.6在审
发明人：王雯哲;高岩;郝虹;高明 -专利权人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种多源域数据集联合训练REID模型的方法、设备及介质。方法包括：基于若干REID源域数据集，对待训练深度动态卷积核中的待训练多层感知器进行训练，以使收敛的多层感知器，能够基于REID源域数据集的样本信息，确定各REID源域数据集对应的域信息以及相机信息；基于各REID源域数据集对应的样本信息、域信息以及相机信息，对待训练深度动态卷积核中的待训练动态卷积核进行训练，以确定针对各REID源域数据集对应的动态卷积核；基于多层感知器与动态卷积核生成深度动态卷积核，并将待训练REID模型中的标准卷积替换为深度动态卷积核，以生成REID模型。
一种多源域数据联合训练 reid 模型方法设备介质

[发明专利]一种顾客流量统计方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210202424.0在审
发明人：李玮;黄志龙;周永修;侯韶君;李辰;朱琳;杨新峰 -专利权人：成都佳华物链云科技有限公司
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请提供一种顾客流量统计方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取预设区域的视频流；提取视频流中的行人重识别ReID特征；判断是否在顾客特征库中匹配到与ReID特征的相似度大于预设阈值的特征；若否，则将ReID特征存储至顾客特征库，并将顾客特征库中的ReID特征总数量确定为顾客流量总数量。通过在顾客特征库中没有匹配到与ReID特征的相似度大于预设阈值的特征的情况下，才将ReID特征加入顾客特征库，从而将顾客特征库中的ReID特征总数量作为顾客流量总数量，避免了出现重复统计、光照不均匀或者侧脸遮挡等情况
一种顾客流量统计方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种提高目标重识别模型能力的方法和目标重识别方法-CN202310512340.1在审
发明人：孙宇轩 -专利权人：云从科技集团股份有限公司
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：为此目的，本发明的提高目标重识别模型能力的方法包括：将样本图像输入骨干网络得到ReID特征图；将所述ReID特征图分别输入ReID检测头网络和用于获取所述样本图像的感兴趣区域的语义分割网络，对所述ReID检测头网络和语义分割网络进行联合训练，其中联合训练所使用的总损失函数为ReID检测头网络所使用的第一损失函数和语义分割网络所使用的第二损失函数的加权求和，从而得到优化的ReID检测头网络。
一种提高目标识别模型能力方法

[发明专利]模型训练方法、装置、识别方法、电子设备及存储介质-CN201810851349.4有效
发明人：张弛 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法包括获取第一特征向量，第一特征向量是由训练样本对第一ReID模型训练获得的全局特征构成的；根据第一ReID模型对训练样本进行聚类分析获得训练样本中的难样本；根据难样本和损失函数训练第二ReID模型，直至第二ReID模型符合预设要求，获得第二特征向量，第二特征向量包括全局特征和局部特征。本发明实施例通过利用难样本训练第二ReID模型，并利用损失函数使得第二ReID模型输出的第二特征向量中既包含全局特征又包含布局特征，从而在进行图像重识别是能够同时兼顾一般样例和高度相似样例。
模型训练方法装置识别电子设备存储介质

[实用新型]一种用于物流分拣过程中的自动识别装置-CN201920248235.0有效
发明人：林晓立;郑棉川 -专利权人：深圳市正佳盐田国际物流有限公司
申请日： 2019-02-27 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： B07C3/12 文献下载
摘要：本实用新型公开了涉及物流分拣过程中的自动识别装置技术领域，具体为一种用于物流分拣过程中的自动识别装置，包括自动识别机构、REID读写器和除尘板，所述自动识别机构包括设置于自动识别机构左下角的REID读写器，所述REID读写器的外围设有除尘板，本实用新型中自动识别机构上的REID读写器上设有除尘板，除尘板可通过转动手柄控制转动，利用其表面的多组棉布块对REID读写器表面进行擦拭，大大减少了人工清理的工作量，简单快捷，方便实时清理和使用，保证REID读写器的工作环境，本实用新型中除尘板内部设有吸尘腔，吸尘腔连通吸尘泵，可对擦拭后的灰尘进行吸除，避免二次污染，清洁效果好，适合推广。
读写器除尘板自动识别自动识别装置本实用新型物流分拣吸尘腔擦拭二次污染清洁效果转动手柄吸尘泵棉布吸除下角连通转动工作量外围保证

[发明专利]一种基于对比学习方式的多目标跟踪方法-CN202210071761.0在审
发明人：赵长双 -专利权人：浙江零跑科技股份有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对比学习方式的多目标跟踪方法，包括如下步骤：通过主干结构提取输入图像的基础特征；通过颈结构将主干结构的底层结构特征和深层语义特征进行融合；头结构通过互相关模块将接收的共享特征解耦为两个独立的特征表示，检测模块和ReID本发明将检测模块和ReID模块看作同层次的任务，避免了ReID模块独立训练和二次推理过程；互相关模块以独立学习检测模块和ReID模块各自的特征表示，缓解了两个模块的竞争和粒度问题；利用对比学习方式作为ReID
一种基于对比学习方式多目标跟踪方法

[发明专利]基于点云的多目标跟踪模型、电子设备和存储介质-CN202211572730.X在审
发明人：张永涛;张丹 -专利权人：驭势（上海）汽车科技有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种基于点云的多目标跟踪模型、电子设备和存储介质，该模型包括：点云目标检测模块，用于根据初始点云，确定待跟踪目标实例点云；其中，待跟踪目标实例点云不包括对应的类别信息；ReID特征提取模块，用于将待跟踪目标实例点云输入至预设ReID网络中，确定与待跟踪目标实例点云对应的待跟踪目标ReID特征；相似度计算模块，用于根据待跟踪目标ReID特征与已跟踪目标ReID特征，分别计算特征相似度并进行投票
基于多目标跟踪模型电子设备存储介质

[发明专利]目标跟踪方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202211193698.4在审
发明人：马康;殷俊;朱树磊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：目标跟踪方法包括：利用多任务神经网络从历史图像帧中获取与待跟踪目标对应的候选部位检测框、REID信息和若干个人体关键点，并创建与待跟踪目标对应的跟踪对象；基于根据历史图像帧获取的跟踪对象的REID信息和根据当前图像帧获取的多个检测对象的REID信息，构建REID相似度矩阵；利用通用匹配算法基于REID相似度矩阵对跟踪对象和多个检测对象进行特征匹配；从多个检测对象中获取到与跟踪对象匹配成功的检测对象，以作为目标检测对象；将目标检测对象的各部位坐标信息以及人体姿态关键点信息合并到跟踪对象的历史跟踪信息中
目标跟踪方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于局部注意力机制的3D-ReID多目标追踪方法-CN202110292094.4有效
发明人：张燕咏;李垚;吉建民;张昱 -专利权人：德清阿尔法创新研究院
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：一种基于局部注意力机制的3D‑ReID多目标追踪方法，所述该方法包括如下步骤：1)点云预处理、2)点云主干网络特征提取、3)局部ReID特征提取分支、4)多任务学习、5)数据关联和运动预测，本发明使用了点云局部的ReID特征进行3D多目标追踪，在物体运动不确定性较大的情况和遮挡场景下仍能进行跨帧的多目标追踪，具有很强的鲁棒性。
一种基于局部注意力机制 reid 多目标追踪方法

[发明专利]一种工作服装识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210201849.X在审
发明人：李玮;黄志龙;周永修;侯韶君;李辰;朱琳;高小改;崔路凯 -专利权人：成都佳华物链云科技有限公司
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请提供一种工作服装识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待识别图像，待识别图像是对目标对象进行拍摄获得的；提取待识别图像中的行人重识别ReID特征；判断是否在工装特征库中匹配到ReID通过提取待识别图像中的行人重识别ReID特征，并将该ReID特征与工装特征库中的特征进行匹配来确定目标对象的服装类别，避免了使用图像分类网络模型来识别导致在增加新图像类别时需要重新训练模型的情况，减少了在增加新图像类别时需要重新训练模型的繁琐操作
一种工作服装识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于联合局部引导与属性聚类的行人重识别方法-CN202111227017.7有效
发明人：殷光强;李耶;吴磊;王治国;游长江;王春雨 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明属于机器视觉识别技术领域，具体涉及一种基于联合局部引导与属性聚类的行人重识别方法，包括属性识别模型预训练步骤和Reid模型训练步骤，是一种采用了多分支网络结构、在属性数据集PETA上预训练了一个行人属性识别模型、引入一个用于对行人不同区域施加注意力以提升对该区域属性的识别的局部引导模块、然后通过无监督聚类产生Reid分支的额外监督信息辅助Reid任务学习的行人重识别方法。
基于联合局部引导属性行人识别方法

[发明专利]一种低质量图跨镜头行人再识别方法和系统-CN202210180944.6在审
发明人：蓝伟涛;刘重阳;杨方文;贾宝芝;何一凡 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种低质量图跨镜头行人再识别方法，首先收集行人截图，组成脏数据集合，通过模型半监督数据标注方法，得到干净数据集；将得到的干净数据集中的图像进行第一数据增强和第二数据增强，得到增强后的数据集；将增强后的数据集输入REID卷积神经网络模型中，提取每张图的特征，进行REID loss训练和对抗loss训练，迭代直至完成模型训练，得到训练好的REID卷积神经网络模型；实时获取行人截图，输入训练好的REID卷积神经网络模型，进行行人识别
一种质量镜头行人识别方法系统

[发明专利]一种基于云端、边缘端和设备端的分布式孪生卷积神经网络行人重识别方法-CN201910716623.1有效
发明人：陈彦明;杨天波;张以文;施巍松 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明中，利用了一种分布式结构，使得在解决ReID问题时并非将所有输入数据上传至云端进行处理，尽量让ReID问题在本地端和边缘端解决。具体是通过在三端上设置退出点，进行联合训练从而得到一个满足本发明要求的优秀神经网络模型，本发明所提出的方法不仅在ReID的识别精度上有所提高，而且在数据通信代价上，有了很大改善，本发明可以适当改进拓展到多区域摄像机网络中，利用分布式实现ReID在现实中的应用，特别在城市安防和打击犯罪方面前景广阔。
一种基于云端边缘设备分布式孪生卷积神经网络行人识别方法

[发明专利]一种基于深度学习和时序特征增强的视频多目标跟踪方法-CN202210632698.3在审
发明人：刘勇;林叶能;王蒙蒙 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉领域，公开了一种基于深度学习和时序特征增强的视频多目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、准备和处理数据集，将处理后的数据作为模型训练和测试的输入数据；S2、对模型结构中的目标检测与ReID任务进行分离；S3、利用时序信息构建ReID任务模块改善模型结构；S4、模型的后处理推理，将所述改善后的模型结构应用到多目标跟踪的数据关联匹配过程里。本发针对目标检测与ReID两种任务在训练时存在的问题进行改善，将检测和ReID分支进行了分离，使两块结构在保持功能精度的同时，使其更具独立性并提升了检测的性能。
一种基于深度学习时序特征增强视频多目标跟踪方法

[发明专利]基于ReID特征的强数据关联一体化实时多目标跟踪方法-CN202011347428.5有效
发明人：周雪;梁超;邹见效;徐红兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ReID特征的强数据关联一体化实时多目标跟踪方法，构建并训练检测跟踪一体化模型，包括检测器模块、不同尺度的互相关网络CCN模块、不同尺度的检测头部模块和尺度感知注意力网络SAAN模块，互相关网络CCN模块对于对检测器模块输出的特征图进行分离处理，得到两个特征图分别输入至检测头部模块和尺度感知注意力网络SAAN模块进行目标检测和ReID特征获取，对需要进行多目标跟踪视频序列的每帧图像采用检测跟踪一体化模型获取当前帧的目标检测结果和ReID特征，采用预设的跟踪机制获取各个目标的跟踪结果。本发明采用互相关网络CCN模块将检测和ReID解耦为分离分支，提高不同分支所需的特征表示，以提高在行人多目标跟踪任务中的跟踪性能。
基于 reid 特征数据关联一体化实时多目标跟踪方法

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