[发明专利]一种基于语义分割的行人多属性识别方法

摘要

本发明公开一种基于语义分割的行人多属性识别方法，本发明方法在线下训练阶段，首先选择比较普遍的行人属性，在行人属性数据集上训练行人多属性识别模型。该模型有三条输出分支，其中两条分支采用语义分割结合特征融合策略分别输出颜色属性和类型属性。第三条分支输出性别属性。综合模型的三条分支输出得到行人多属性。在线上查询阶段，用行人多属性识别模型对行人图像库提取属性，然后就可以通过属性查询库中有该属性的行人图像。本发明方法在行人多属性识别方面取得了很好的准确率。

主权项

1.一种基于语义分割的行人多属性识别方法，其特征在于，包括以下步骤：预选行人的多种属性特征，包括颜色属性、类型属性以及性别属性；基于特征融合层构建一个端到端的全卷积神经网络，所述神经网络的基本结构是AlexNet，其前面为卷积层，中间为分裂成三条分支的卷积层，第一条分支通过特征融合层连接第一反卷积层得到颜色属性的语义分割结果，第二条分支通过特征融合层连接第二反卷积层得到类型属性的语义分割结果，第三条分支通过二分类，得到性别属性，所述特征融合层用于对颜色属性和类型属性互补；基于所述神经网络随机选取训练样本中的图像进行训练，得到行人多属性识别模型，所述行人多属性识别模型用于识别图像中行人的属性；基于所述行人多属性识别模型提取行人库中所有行人图像的属性并存储到数据库；根据待查找行人的属性，从所述数据库中匹配查找符合要求的行人图像。