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- [发明专利]一种多分支的行人重识别方法和系统-CN202111641939.2在审
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何东之;王鹏飞;孙亚茹;张震;郭隆杭
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北京工业大学
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2021-12-29
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2022-03-25
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G06V10/80
- 本发明公开了一种多分支的行人重识别方法和系统,属于机器学习技术领域,所述方法包括:获取基于残差神经网络的多分支网络,多分支网络包括:依次连接的多个中间卷积层和末端卷积层,一个和/或多个中间卷积层提取的特征进入分支,并进入下游操作,获得的末端特征与分割特征进行融合;基于多分支网络,训练识别模型;根据识别模型,对行人图像和待识别图像进行特征识别;根据特征的相似度,进行行人重识别。中间卷积层提取的特征具有良好的前景空间信息和行人局部特征,进入分支后获得具分割特征,而末端卷积层提取的末端特征具丰富语义信息;分割特征和高级特征融合,使最终具有良好空间信息和丰富语义信息,避免背景对特征匹配干扰。
- 一种分支行人识别方法系统
- [发明专利]一种基于无线网络的人体姿态识别方法-CN202110765854.9在审
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何东之;郭隆杭
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北京工业大学
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2021-06-30
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2021-09-17
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G06K9/00
- 本发明涉及一种基于无线网络的人体姿态识别方法。由于传感器佩带繁琐,摄像头容易受到光照、障碍物、监控死角及隐私泄露等问题的影响,故而本文提出一种基于片段姿态特征值(Channel State Information‑Segment Posture Eigenvalue,CSI‑SPE)的人体姿态识别的有效补充技术。该方法通过WIFI路由设备采集人体的姿态信息(跑、跳、坐、站、上下楼梯),采用巴特沃斯滤波器和Hampel算法进行去噪和异常值的处理,再构建片段姿态特征值,然后传入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中进行识别,经实验证明,基于CSI‑SPE的方法综合识别精度为98%,实验结果表明CSI‑SPE方法具有较高的鲁棒性和识别精度。
- 一种基于无线网络人体姿态识别方法
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