[发明专利]一种基于深度学习的行人精细化识别方法及装置有效
| 申请号： | 201710050765.X | 申请日： | 2017-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN106845415B | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | 张卫山;王志超;徐亮;赵德海;李忠伟;卢清华;宫文娟;宫法明 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/46;G06N3/08;G06F16/583 |
| 代理公司： | 北京捷诚信通专利事务所(普通合伙) 11221 | 代理人： | 曲志乾;肖太升 |
| 地址： | 266000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的行人精细化识别方法及装置，该方法包括：构建行人图像数据库，利用行人图像数据库制作包含行人特征的训练数据集，将训练数据集输入到SSD网络进行训练；根据训练结果构建行人精细化图像数据库，制作包含行人各个部位特征的训练数据集，将训练数据集输入到卷积神经网络进行训练；利用训练好的SSD网络提取来自流媒体服务器的实时视频流中的行人特征，根据提取到的行人特征，利用训练好的卷积神经网络提取行人各个部位的特征；将提取到的行人各个部位的特征与行人精细化图像数据库的每个行人相应部位的特征进行匹配，将匹配结果进行组合得到行人精细化识别结果。本发明有效地提高了行人精细化识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 行人 精细 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的行人精细化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集历史的行人图像数据构建行人图像数据库，并利用行人图像数据库制作包含行人特征的训练数据集，将训练数据集输入到SSD网络进行训练；根据SSD网络的训练结果构建行人精细化图像数据库，并利用行人精细化图像数据库制作包含行人各个部位特征的训练数据集，将训练数据集输入到卷积神经网络进行训练；利用训练好的SSD网络提取来自流媒体服务器的实时视频流中的行人特征，根据SSD网络提取到的行人特征，利用训练好的卷积神经网络提取行人各个部位的特征；利用SVM分类器将提取到的行人各个部位的特征与行人精细化图像数据库的每个行人相应部位的特征进行匹配，并将匹配结果进行组合，得到行人精细化识别结果。
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