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[发明专利]基于多粒度网络的行人重识别方法、系统、设备和介质-CN202310144218.3在审
发明人：袁德胜;游浩泉;崔龙;韩宇露;潘潇君;马卫民;党毅飞;成西锋;王海涛 -专利权人：汇客云（上海）数据服务有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请提供一种基于多粒度网络的行人重识别方法、系统、设备和介质，包括：基于行人图像数据集提取行人身份特征，行人图像数据集标注有行人方向标签和行人ID标签；基于行人身份特征和行人方向标签计算行人在各方向的中心点；利用带方向约束的行人ID损失优化多粒度网络的全局分支；利用带方向约束的三元组损失优化多粒度网络的局部分支；利用优化好的全局分支和局部分支进行行人重识别。本申请在行人ID损失函数和三元组损失函数中引入方向标签，增强了细粒度网络模型对低细粒度特征的判别能力，降低了难样本的误匹率；便于大规模行人图像数据集的迁移应用，大大地减少了计算量，且保证了带方向效果的优势，解决了大规模数据集难收敛的技术问题。
基于粒度网络行人识别方法系统设备介质

[发明专利]基于图像频域的行人入侵识别方法、系统、介质及装置-CN202211021763.5在审
发明人：崔龙;游浩泉;党毅飞;马卫民;韩宇露;袁德胜;林志强;王海涛 -专利权人：汇客云（上海）数据服务有限公司
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图像频域的行人入侵识别方法、系统、介质及装置。包括：获取目标区域内的采集图像；获取所述采集图像的频域图；从所述频域图中选取中心区域频域图；基于分类识别网络判断所述中心区域频域图中是否有行人出现。本发明基于低算力的识别方法，通过降低分类识别输入图像的尺寸，对输入图像进行处理，然后选取中心区域，再通过分类网络对目标区域图像进行有无行人的二分类判断；极大地降低了计算量，有效地区分识别出画面中的目标种类，最终实现了对目标区域内是否有行人入侵的判断。
基于图像行人入侵识别方法系统介质装置

[发明专利]店员识别方法、系统和终端-CN202210638986.X在审
发明人：崔龙;游浩泉;党毅飞;马卫民;韩宇露;袁德胜;林志强;王海涛 -专利权人：汇纳科技股份有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种店员识别方法、系统和终端，包括以下步骤：实时提取店内人员的行人特征；基于所述行人特征和店员特征库识别店员；获取所述店内人员中非店员的当天活动轨迹；基于所述非店员的当天活动轨迹识别长时店员。本发明的店员识别方法、系统和终端兼顾了实时店员识别和长时店员识别，提高了店员识别效率；实现了店员特征库的自动同步更新，不依赖人工手动维护，使得店员信息能保持在一个较新的状态。
店员识别方法系统终端

[发明专利]基于时空信息的行人重识别聚类方法及装置-CN202210187046.3在审
发明人：游浩泉;袁德胜;韩宇露;王海涛;成西峰;崔龙;党毅飞;刘耀文 -专利权人：汇纳科技股份有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于时空信息的行人重识别聚类方法及装置，行人重识别聚类方法包括：基于待识别的行人图片集，应用神经网络模型进行特征提取，确定每个行人图片的特征表达；基于所述每个行人图片的特征表达，应用欧几里得距离计算进行相似度匹配，以确定第一特征聚类；基于所述第一特征聚类中的特征表达，应用基于密度的时空聚类算法，确定符合所述时空聚类算法的核心点以及核心点之间的连接边；基于所述核心点和所述连接边，应用图注意力网络，更新所述第一特征聚类的特征表达；基于更新后的所述第一特征聚类的特征表达和预设的特征阈值，进行相似度判断，确定第二特征聚类。本发明的基于时空信息的行人重识别聚类方法能够提高匹配准确度。
基于时空信息行人识别方法装置