[发明专利]行人属性信息提取方法及装置有效
| 申请号： | 201910232030.8 | 申请日： | 2019-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN110059577B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 石娟峰 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V40/10;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/80;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京钲霖知识产权代理有限公司 11722 | 代理人： | 李志新;李静波 |
| 地址： | 100190 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了行人属性信息提取方法和装置。该方法利用卷积神经网络执行。卷积神经网络包括初步特征提取模型、行人分割特征提取模型、行人属性特征提取模型和全连接层。该方法包括：初步特征提取步骤，将行人图像输入到初步特征提取模型中，获得行人图像的初步特征；分割特征提取步骤，将初步特征输入到行人分割特征提取模型中，提取行人分割特征；属性特征提取步骤，将初步特征输入到行人属性特征提取模型中，提取行人属性特征；特征融合步骤，将行人分割特征与行人属性特征进行融合，获得融合特征；属性信息预测步骤，将融合特征输入到全连接层中，获得预测的行人属性信息。通过行人分割特征和行人属性特征的结合，提升了行人属性信息的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 行人 属性 信息 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种行人属性信息提取方法，其中，所述方法利用卷积神经网络执行，其中，所述卷积神经网络包括初步特征提取模型、行人分割特征提取模型、行人属性特征提取模型和全连接层，所述方法包括：初步特征提取步骤，将行人图像输入到所述初步特征提取模型中，获得所述行人图像的初步特征；分割特征提取步骤，将所述初步特征输入到所述行人分割特征提取模型中，提取行人分割特征；属性特征提取步骤，将所述初步特征输入到所述行人属性特征提取模型中，提取行人属性特征；特征融合步骤，将所述行人分割特征与所述行人属性特征进行融合，获得融合特征；属性信息预测步骤，将所述融合特征输入到所述全连接层中，获得预测的行人属性信息。
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