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[发明专利]步态识别方法及装置-CN202310937103.X在审
发明人： 冯世灵;叶丹;温淳;潘华东;赵雷 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种步态识别方法及装置，其中，该方法包括：获取对目标对象进行拍摄得到的M帧图像，其中，M大于1；将M帧图像输入目标神经网络模型，通过目标神经网络模型的步态局部自适应模块，得到M个卷积核集合，其中，M帧图像与M个卷积核集合一一对应，每个卷积核集合中记录了对应的一帧图像中目标对象的多个区域对应的多个卷积核；通过M个卷积核集合对M帧图像中的目标对象进行步态识别。通过本实施例，解决了相关技术中存在的步态识别结果准确率不高的问题。
步态识别方法装置

[发明专利]一种基于步态的人物二次核验方法及装置-CN202110788445.0有效
发明人： 冯世灵;潘华东;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于步态的人物二次核验方法及装置，用以解决现有技术中仅采用人脸识别技术进行人物核验所存在的误报和漏报的问题。该方法包括：将待核验人物的人脸图像与目标人物的人脸图像进行比较，得到第一相似度。若第一相似度位于二次核验区间内，根据待核验人物的人脸图像关联的轮廓序列和目标人物的人脸图像关联的轮廓序列，确定第二相似度。将第二相似度与设定的步态相似度阈值比较，判断待核验人物与目标人物是否为同一个人。
一种基于步态人物二次核验方法装置

[发明专利]一种步态识别方法、系统、电子设备及存储介质-CN202211417609.X在审
发明人： 冯世灵;余盛晴;潘华东 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种步态识别方法、系统、电子设备及存储介质，其方法包括：获取待检测步态序列，以及至少两个候选步态序列；提取待检测步态序列的第一分类特征向量和第一角度特征向量，以及提取各候选步态序列的第二分类特征向量和第二角度特征向量；利用分类特征向量计算得到各候选步态序列对应的第一距离矩阵特征；利用角度特征向量计算得到各候选步态序列对应的第二距离矩阵特征；利用预设融合权重将距离矩阵特征融合，获取各候选步态序列对应的融合角度信息的特征距离；按照该特征距离对各候选步态序列进行重排序；根据重排序结果与待检测步态序列对目标进行识别。通过上述方案，能够通过获取的特征距离对所有视角进行重排，提高识别效率。
一种步态识别方法系统电子设备存储介质

[发明专利]评估方法、预警设备、电子设备以及可读存储介质-CN202111006326.1在审
发明人： 冯世灵;潘华东;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种交通路口危险行为的评估方法、预警设备、电子设备以及可读存储介质，其中评估方法包括：确定监控图像序列中的各个监控图像的目标所在的图像区域；基于图像区域，检测到目标进入预设的危险区域，则评估危险区域对应的危险级别；基于危险级别，对目标发出危险级别对应的警报信号。通过上述方式，本申请能够通过对进入预设的危险区域的目标发出警报信号，从而降低了安全事故出现的概率。
评估方法预警设备电子设备以及可读存储介质

[发明专利]一种结合视角转换模型与隐马尔可夫模型的步态识别方法-CN201810259801.8有效
发明人：王修晖;冯世灵 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合视角转换模型与隐马尔可夫模型的步态识别方法，根据人行走习惯特点选取5个具有代表性的步态作为关键帧，计算一个步态周期内各帧到5个关键步态帧的距离并归一化后构造步态特征向量，利用该步态特征向量结合截断奇异值分解构造视角转换模型并训练隐马尔可夫模型参数。通过视角转换模型将测试集观测向量转换为与注册集相同的视角，最后实现基于隐马尔可夫模型的跨视角步态识别。经视角转换模型转换后的测试集与注册集具有更高的共性，隐马尔可夫模型也利于表达步态转换过程，该方法结合视角转换模型与隐马尔可夫模型的优点，增强了对视角变化的鲁棒性，能够在跨视角识别的情况下取得较好的效果。
一种结合视角转换模型隐马尔可夫步态识别方法

[发明专利]身份识别模型的训练方法和身份识别方法以及相关设备-CN202110642628.1在审
发明人： 冯世灵;潘华东;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种身份识别模型的训练方法、身份识别方法、电子设备和计算机可读存储介质，所述训练方法先获取人体关键点序列和人体轮廓序列，然后将其输入交互模型中，获得表征人体部位运动信息的第一特征向量、表征人体体型信息的第二特征向量和表征人体关键点运动信息的第三特征向量，再利用这些特征向量调整交互模型的参数，以优化身份识别模型。可见，本申请在获取特征向量时，充分利用了人体关键点特征和人体轮廓特征的交互关系，而且针对更有表达性的人体部位运动信息进行了特征提取，从而互相增强各特征的表征能力，使得利用本申请训练方法训练得到的身份识别模型时，能够提升身份识别的准确性和识别效果。
身份识别模型训练方法以及相关设备