[发明专利]基于多时空注意力模型的视频行人重识别方法及装置有效
| 申请号： | 201910273362.0 | 申请日： | 2019-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN110110601B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;蒋杰;张诚 | 申请（专利权）人： | 深圳久凌软件技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/40;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/74;G06N3/0455;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙德权知识产权代理事务所(普通合伙) 43229 | 代理人： | 徐仰贵 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区梅林街道*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多时空注意力模型的视频行人重识别方法及装置，该算法首先利用多空间注意力模型来定位判别视频图像行人区域；再结合时间注意力模型来计算由每个空间注意力模型提取的特征的聚合表示，并进行行人重识别损失函数补偿；最后将待识别图像的特征向量与有效地理区域范围内的视频图像的行人的特征向量对比，搜索出相似度最高的行人目标图像并输出最终重识别匹配结果。本发明算法能解决针对实际过程中，行人视频图像成像质量差，细节显示不清楚，行人部分有用信息被遮挡而特征提取困难导致的视频监控系统重识别准确率不高等问题，并使算法满足实时性需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多时 注意力 模型 视频 行人 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于多时空注意力模型的视频行人重识别算法，其特征在于，包括以下步骤：S1 基于多空间注意力模型来定位判别视频图像行人区域；S2 基于时间注意力模型来计算由每个空间注意力模型提取的特征的聚合表示，并将聚合表示连接成最终的特征向量；S3 根据步骤S1和S2获取待识别图像的特征向量，将待识别图像的特征向量与有效地理区域范围内的视频图像的行人的特征向量对比，搜索出相似度最高的行人目标图像并输出最终重识别匹配结果。
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