[发明专利]基于深度学习的监控视频人员模糊检索方法

摘要

基于深度学习的监控视频人员模糊检索方法，涉及云计算领域，主要包括6个步骤，步骤(A)采集视频数据并进行云存储；步骤(B)构建训练数据库；步骤(C)利用Hadoop的MapReduce并行化编程模型通过训练数据库所提供的数据进行深度学习训练；步骤(D)通过训练后的卷积神经网络系统进行识别。本发明主要利用深度学习方法结合云计算，将摄像头采集的视频数据进行云存储和管理，利用Hadoop的MapReduce并行化编程模型结合深度学习对视频进行数据识别挖掘，实现对目标人员的模糊检索。

主权项

基于深度学习的监控视频人员模糊检索方法，应用在监控系统，所述的监控系统包括卷积神经网络系统和云平台系统，其特征为包括以下几个步骤：步骤(A)：通过云平台系统收集视频数据，并将视频数据进行云存储；步骤(B)：使用者建立训练条目数据库，每个训练条目由文字进行描述；步骤(C)：根据云存储内容以及训练条目数据库选取样本图片建立训练数据库；步骤(D)：卷积神经网络系统通过云平台系统的并行计算进行深度学习训练，以训练出用于识别的网络模型；步骤(E)：训练完成后卷积神经网络系统通过云平台系统的并行计算进行识别，识别时输入模糊描述后，卷积神经网络系统调取与模糊描述相关的若干个特征模型进行计算然后得到识别结果。