[发明专利]用于行人重识别的方法、装置及计算机存储介质

权利要求书

1.一种用于行人重识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

提取视频序列中的每一帧图像中行人的静态特征向量；

根据所述视频序列中的多帧图像中所述行人的静态特征向量，得到所述行人的动作特征向量；

对所述视频序列中的所述多帧图像中行人的静态特征向量进行池化操作；

将所述行人的动作特征向量和所述池化后的行人的静态特征向量进行整合，得到用于行人重识别的特征向量；

其中，所述根据所述视频序列中的多帧图像中所述行人的静态特征向量，得到所述行人的动作特征向量，包括：

将所述视频序列中的多帧图像中所述行人的静态特征向量输入至循环神经网络，并将所述循环神经网络的输出确定为所述行人的动作特征向量；

所述将所述行人的动作特征向量和所述池化后的行人的静态特征向量进行整合，包括：

采用如下任一种方法将所述行人的动作特征向量和所述池化后的行人的静态特征向量进行整合：按位取平均、按位求和、合并。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述用于行人重识别的特征向量，确定所述行人是否为目标行人。

3.一种用于行人重识别的装置，其特征在于，所述装置包括：

提取模块，用于提取视频序列中的每一帧图像中行人的静态特征向量；

第一确定模块，用于根据所述视频序列中的多帧图像中所述行人的静态特征向量，得到所述行人的动作特征向量；

第二确定模块，包括：

池化子模块，用于对所述视频序列中的所述多帧图像中行人的静态特征向量进行池化操作；

确定子模块，用于将所述行人的动作特征向量和所述池化后的行人的静态特征向量进行整合，得到用于行人重识别的特征向量；

其中，所述根据所述视频序列中的多帧图像中所述行人的静态特征向量，得到所述行人的动作特征向量，包括：

将所述视频序列中的多帧图像中所述行人的静态特征向量输入至循环神经网络，并将所述循环神经网络的输出确定为所述行人的动作特征向量；

所述确定子模块，具体用于：采用如下任一种方法将所述行人的动作特征向量和所述池化后的行人的静态特征向量进行整合：按位取平均、按位求和、合并。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，还包括判断模块，用于：

基于所述用于行人重识别的特征向量，确定所述行人是否为目标行人。

5.一种用于行人重识别的装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至2中任一项所述方法的步骤。

6.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至2中任一项所述方法的步骤。