[发明专利]一种同时完成行人检测与行人重识别的方法在审
| 申请号： | 201711076330.9 | 申请日： | 2017-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN109753853A | 公开（公告）日： | 2019-05-14 |
| 发明（设计）人： | 单鼎一;刘惟锦;张晓林 | 申请（专利权）人： | 北京航天长峰科技工业集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种同时完成行人检测与行人重识别的方法，在不同角度摄像头下的预设区域提取视频帧，人工标定行人位置框与相关的标签信息组成训练数据；采用VGG16卷积神经网络结构的前5个卷积层作为基础网络，再加入局部行人候选网络PPN生成候选行人框位置，根据PPN网络输出结果进行ROI‑pooling池化操作，采用三个全连接层进行特征融合；把最后一个全连接层的输出作为特征表示，建特征字典‑特征检索库，把检测模型所确定行人区域部分的深度学习特征与特征检索库中所有行人特征求相似度匹配；当二个特征相似度符合预设要求时，确定测试图片中的行人与图片库中相似度最大的人为同一个人。 | ||
| 搜索关键词： | 特征检索 行人检测 连接层 卷积 神经网络结构 特征相似度 相似度匹配 摄像头 标签信息 测试图片 候选网络 基础网络 特征表示 特征融合 特征字典 网络输出 行人区域 行人位置 训练数据 预设区域 预设要求 框位置 视频帧 图片库 相似度 标定 池化 输出 检测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种同时完成行人检测与行人重识别的方法，其特征在于：在同一深度学习网络结构中进行行人候选框预测，行人检测框回归，多行人分类联合学习的策略，主体网络结构为VGG16网络+PPN区域生成网络+全连接识别层，主要包括大量的卷积层，池化层与全连接层；具体包括以下步骤：(1)数据集构建：在不同角度摄像头下的预设区域提取视频帧，人工标定行人位置框与相关的标签信息组成训练数据，或通过渠道获得类似的数据构建数据集；(2)识别训练：采用VGG16卷积神经网络结构的前5个卷积层作为基础网络，再加入局部行人候选网络PPN生成候选行人框位置，根据PPN网络输出结果进行ROI‑pooling池化操作，采用三个全连接层进行特征融合，最后同时利用行人检测框偏移误差回归函数与多行人目标分类损失函数进行模型参数调整；(3)特征计算：把最后一个全连接层的输出作为特征表示，利用此特征构建特征字典‑特征检索库，把检测模型所确定行人区域部分的深度学习特征与特征检索库中所有行人特征求相似度匹配；(4)相似度确认：当二个特征相似度符合预设要求时，确定测试图片中的行人与图片库中相似度最大的人为同一个人。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京航天长峰科技工业集团有限公司，未经北京航天长峰科技工业集团有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711076330.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
