[发明专利]一种行人重识别方法、系统、装置、设备及计算机介质

权利要求书

1.一种行人重识别方法，其特征在于，应用于异构计算设备，包括：

获取图像特征、量化参数、指令序列和滤波系数；所述图像特征包括待识别的目标行人图像的图像特征；

按照所述指令序列对所述图像特征进行池化处理，得到池化处理结果；

按照所述指令序列并基于所述量化参数和所述滤波系数对所述图像特征进行卷积处理，得到卷积处理结果；

基于所述池化处理结果和所述卷积处理结果确定所述目标行人图像对应的行人重识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述指令序列对所述图像特征进行池化处理，得到池化处理结果，包括：

当池化格式为3*3时，基于所述指令序列，将所述图像特征对应的数据分开存入三个先入先出存储器中，其中，第三个所述先入先出存储器的输出端与第一个所述先入先出存储器的输入端相连接；

对三个所述先入先出存储器中的数据进行池化处理，得到所述池化处理结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，第一个所述先入先出存储器的深度为所述目标行人图像的特征图的宽度，第二个及第三个所述先入先出存储器的深度为两倍的所述宽度。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述池化处理结果和所述卷积处理结果确定所述目标行人图像对应的行人重识别结果之后，还包括：

传输所述行人重识别结果至预设数据库，以基于所述行人重识别结果及所述预设数据库中存储的人物信息确定目标行人信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取图像特征、量化参数、指令序列和滤波系数之后，所述按照所述指令序列对所述图像特征进行池化处理，得到池化处理结果之前，还包括：

将所述图像特征、所述量化参数、所述指令序列和所述滤波系数存入存储器。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述图像特征、所述量化参数、所述指令序列和所述滤波系数存入存储器，包括：

将所述图像特征、所述量化参数、所述指令序列和所述滤波系数存入不同的存储器中。

7.一种行人重识别系统，其特征在于，应用于异构计算设备，包括：

第一获取模块，用于获取图像特征、量化参数、指令序列和滤波系数，所述图像特征包括待识别的目标行人图像的图像特征；

第一池化模块，用于按照所述指令序列对所述图像特征进行池化处理，得到池化处理结果；

第一卷积模块，用于按照所述指令序列并基于所述量化参数和所述滤波系数对所述图像特征进行卷积处理，得到卷积处理结果；

第一确定模块，用于基于所述池化处理结果和所述卷积处理结果确定所述目标行人图像对应的行人重识别结果。

8.一种行人重识别装置，其特征在于，包括异构计算设备；

所述异构计算设备包括：PCIE控制器；与所述PCIE控制器连接的交叉开关矩阵；与所述交叉开关矩阵连接的调度核；与所述交叉开关矩阵连接的存储器；分别与所述调度核、所述开关交叉矩阵及所述存储器连接的池化运算器；分别与所述调度核、所述开关交叉矩阵及所述存储器连接的卷积运算器；

所述PCIE控制器，用于通过所述交叉开关矩阵将图像特征、量化参数、指令序列及滤波系数存入所述存储器，所述图像特征包括待识别的目标行人图像的图像特征；

所述调度核，用于基于所述指令序列控制所述池化运算器、所述卷积运算器的工作；

所述池化运算器，用于对所述图像特征进行池化处理；

所述卷积运算器，用于基于所述量化参数、所述滤波系数对所述图像特征进行卷积处理。

9.一种行人重识别设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述行人重识别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述行人重识别方法的步骤。