[发明专利]行人重识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质有效
| 申请号： | 201811354950.9 | 申请日： | 2018-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN109740413B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 朱昱锦;徐国强;邱寒 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/764;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人： | 黄耀威 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种行人重识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质，涉及图像识别技术领域，可以提高行人识别的准确度，避免了特征提取模板泛化性不足的问题，能够在多场景进行行人识别，而且拼接后的神经网络模型输出能够很好的兼容到行人重识别任务，并且效果有所提升。所述方法包括：获取多张行人样本图像；将所述多张行人样本图像输入至拼接的神经网络模型进行训练，构建行人重识别模型；将多个待识别行人图像输入至所述行人重识别模型，通过所述行人重识别模型的拼接层提取每个待识别行人图像的第二行人图像特征；计算任意两个待识别行人图像的第二行人图像特征之间的相似度，将所述相似度大于第一预设阈值的两个待识别行人图像认定为同一行人。 | ||
| 搜索关键词： | 行人 识别 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取多张行人样本图像，每个行人样本图像携带行人标识标签；将所述多张行人样本图像输入至拼接的神经网络模型进行训练，构建行人重识别模型，所述拼接的神经网络模型包括预先训练好的残差网络模型与拼接层，所述预先训练好的残差网络模型用于提取行人图像的第一行人图像特征，所述拼接层中的前N层结构用于提取行人图像的第二行人图像特征，所述拼接层中的第N+1层结构用于对所述第二行人图像特征进行分类；将多个待识别行人图像输入至所述行人重识别模型，通过所述行人重识别模型的拼接层中的前N层结构提取每个待识别行人图像的第二行人图像特征；计算任意两个待识别行人图像的第二行人图像特征之间的相似度，将所述相似度大于第一预设阈值的两个待识别行人图像认定为同一行人。
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