[发明专利]一种基于多时间尺度卷积神经网络的视频行人再识别方法有效
| 申请号： | 201910013082.6 | 申请日： | 2019-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN109886090B | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 张史梁;李佳宁;黄铁军 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 刘广达 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于多时间尺度卷积神经网络的视频行人再识别方法，包括：利用多时间尺度卷积神经网络模型处理视频，获得具有空间特征和多尺度时间特征的第一输出，其中，所述多时间尺度卷积神经网络由在空间卷积神经网络中插入多尺度的3D卷积层和残差注意力层获得；利用空间卷积神经网络模型处理所述视频，获得具有空间特征的第二输出；将所述第一输出和所述第二输出进行融合；根据融合结果，对所述视频中的行人进行步态识别和/或空间特征识别。本发明实现了对视频中行人的空间特征(衣着)以及步态的识别，具有更高的识别率。与2D神经网络相比，获取了多尺度的时间线索；与3D神经网路相比，引入的参数容量更小，在相同系统中的运行速度更快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多时 尺度 卷积 神经网络 视频 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多时间尺度卷积神经网络的视频行人再识别方法，其特征在于，包括：利用多时间尺度卷积神经网络模型处理视频，获得具有空间特征和多尺度时间特征的第一输出，其中，所述多时间尺度卷积神经网络由在空间卷积神经网络中插入多尺度的3D卷积层和残差注意力层获得；利用空间卷积神经网络模型处理所述视频，获得具有空间特征的第二输出；将所述第一输出和所述第二输出进行融合；根据融合结果，对所述视频中的行人进行步态识别。
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