[发明专利]一种基于卷积神经网络的监控场景下行人属性识别方法在审
| 申请号： | 201711226381.5 | 申请日： | 2017-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN107862300A | 公开（公告）日： | 2018-03-30 |
| 发明（设计）人： | 胡诚;陈亮;张勋 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海泰能知识产权代理事务所31233 | 代理人： | 宋缨,钱文斌 |
| 地址： | 201620 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的监控场景下行人属性识别方法，包括以下步骤获取含有行人的监控视频，并截取视频帧，构建监控场景下的行人数据集；通过改进AlexNet卷积神经网络模型，构建新的卷积神经网络模型；把所述行人数据集输入到所述新的卷积神经网络模型中进行训练，得到行人属性识别模型；利用所述行人属性识别模型完成识别。本发明识别精度高，操作简单、速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 监控 场景 行人 属性 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的监控场景下行人属性识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取含有行人的监控视频，并截取视频帧，构建监控场景下的行人数据集；(2)通过改进AlexNet卷积神经网络模型，构建新的卷积神经网络模型；(3)把所述行人数据集输入到所述新的卷积神经网络模型中进行训练，得到行人属性识别模型；(4)利用所述行人属性识别模型完成识别。
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