[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的行人重识别监控系统在审

专利信息
申请号: 201810604209.7 申请日: 2018-06-13
公开(公告)号: CN109002761A 公开(公告)日: 2018-12-14
发明(设计)人: 瞿文政;许志明;王嘉茵;肖泽彬;廖嘉凯;邱泽敏;万智萍 申请(专利权)人: 中山大学新华学院
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京华仁联合知识产权代理有限公司 11588 代理人: 苏雪雪
地址: 510520 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于深度卷积神经网络的行人重识别监控系统,所述系统包括:视频采集装置,识别监控装置和行人数据库;所述视频采集装置用于采集被测行人图像;所述行人数据库用于存储目标行人图像;所述识别监控装置用于从所述视频采集装置获取被测行人图像;从所述行人数据库中获取所述目标行人图像,利用所述目标行人图像应用深度卷积神经网络学习得出目标行人特征;并根据所述目标行人特征匹配判断所述被测行人图像是否为目标行人。通过本技术方案,能够有效减少多种对识别稳健性的不利影响因素,从而提高对行人目标进行相似度匹配正确率。
搜索关键词: 图像 卷积神经网络 视频采集装置 识别监控装置 数据库 监控系统 相似度匹配 存储目标 特征匹配 图像应用 有效减少 稳健性 正确率 采集 学习
【主权项】:
1.一种基于深度卷积神经网络的行人重识别监控系统,其特征在于,所述系统包括:视频采集装置,识别监控装置和行人数据库;所述视频采集装置用于采集被测行人图像;所述行人数据库用于存储目标行人图像;所述识别监控装置用于从所述视频采集装置获取被测行人图像;从所述行人数据库中获取所述目标行人图像,利用所述目标行人图像应用深度卷积神经网络学习得出目标行人特征;并根据所述目标行人特征匹配判断所述被测行人图像是否为目标行人。
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