[发明专利]基于改进型SSD网络的行人目标检测与重识别方法

说明书

本发明公开了基于改进型SSD网络的行人目标检测与重识别方法，涉及目标检测与重识别技术领域，将目标场景下的视频集中的视频转换为有效视频帧图像序列，并对序列中的每一幅图像进行处理，构成视频数据集，构建与视频数据集对应的SSD网络，随后获得改进型SSD网络；分别针对各个改进型SSD网络，利用视频数据集中的有效视频帧图像对该改进型SSD网络进行训练，获得目标检测与重识别系统；利用目标检测与重识别系统，获得视频的目标检测与重识别结果。通过本发明的技术方案，实现了对行人目标的整体识别、以及局部识别，充分利用多尺度的全局和局部信息，有效提高目标检测和重识别的精确度，并减少整个检测识别过程所耗费的时间。

技术领域

本发明涉及行人目标检测、以及行人重识别领域，具体而言涉及基于改进型SSD网络的行人目标检测与重识别方法。

背景技术

近年来，越来越多的监控摄像机被部署到各类公共场所中，视频监控在打击违法犯罪、维护社会安全等方面正发挥着越来越重要的作用，在视频监控的应用中，针对特定行人目标的检测与重识别是一个重要的需求。

行人目标检测技术用于在单个监控摄像机中精确定位和识别行人目标，行人重识别技术用于判断在不同监控摄像机下出现的行人是否是同一个人，将这两个技术结合在一起，可以在视频监控网络中快速定位到感兴趣的特定行人目标。

一般行人目标检测与重识别系统包括行人目标检测和行人重识别两个子系统。传统的做法是将这两个子系统分割成两个步骤，先由行人目标检测子系统处理目标检测，然后将检测结果交给行人重识别子系统，重识别子系统根据检测结果提取行人特征表示，再利用行人特征表示进行重识别。这种分两步走的策略割裂了目标检测和重识别过程，前面的目标检测一旦出错会严重影响后面的重识别的识别效果，并且整个目标检测和重识别过程会花费较多的时间。

发明内容

本发明的目的在于提供基于改进型SSD网络的行人目标检测与重识别方法，以解决现有技术中的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

基于改进型SSD网络的行人目标检测与重识别方法，利用获得的目标检测与重识别系统，对目标场景下的各个待识别视频进行目标检测与重识别，通过以下步骤A至步骤C，构建两个目标场景下历史时间周期内的两个视频数据集、以及对应改进型SSD网络，应用视频数据集对改进型SSD网络进行训练，获得目标检测与重识别系统，然后应用目标检测与重识别系统，通过以下步骤D，确定目标场景中所有待识别视频的目标检测结果、以及行人重识别结果：

步骤A、针对两个目标场景下历史时间周期内的两个视频集，将视频集中的各个视频转换为有效视频帧图像序列，并对序列中的每一幅图像进行标注处理，构成每个视频集对应的视频数据集，视频数据集包括训练集和验证集，随后进入步骤B；

步骤B、分别针对两个视频数据集，构建与视频数据集对应的SSD网络，并通过改进方法对该SSD网络进行改进，获得改进型SSD网络，即获得两个视频数据集分别对应的改进型SSD网络。随后进入步骤C；

步骤C、分别针对两个改进型SSD网络，利用对应视频数据集中的有效视频帧图像对该改进型SSD网络进行训练，综合训练好的两个改进型SSD网络构成目标检测与重识别系统；

步骤D、针对各个待识别视频，基于目标检测与重识别系统，以待识别视频的有效视频帧图像为输入，以待识别视频内行人预测结果、以及对应的视频帧图像位置标注为输出，获得视频的目标检测与行人重识别结果。

进一步地，步骤A包括以下步骤：