[发明专利]行人重识别方法、模型构建方法、装置、设备和存储介质有效
| 申请号： | 201910514458.1 | 申请日： | 2019-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN110399789B | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 李德紘;张睿;刘伟;冯焱一 | 申请（专利权）人： | 佳都新太科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京泽方誉航专利代理事务所(普通合伙) 11884 | 代理人： | 陈照辉 |
| 地址： | 511400 广东省广州市番禺区东环街迎宾*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请实施例公开了一种行人重识别方法、网络模型构建方法、装置、设备和存储介质，包括：输入第一类型的连续帧图像至第一通道，输入第二类型的连续帧图像至第二通道；针对每个残差卷积层，将第一通道中的残差卷积层的输出结果与对应的第二通道中的残差卷积层的输出结果按照预设侧向连接方式进行融合，将融合后的结果分别输入至下一残差卷积层；分别提取第一残差神经网络模型输出的空间级特征和第二残差神经网络模型输出的时序级特征；根据空间级特征和时序级特征，训练预先构建的第一残差神经网络模型和第二残差神经网络模型；应用训练好的第一残差神经网络模型和第二残差神经网络模型进行行人重识别。提高了行人重识别的效率和正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 行人 识别 方法 模型 构建 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种行人重识别方法，其特征在于，包括：输入第一预设帧数的第一类型的连续帧图像至第一通道，输入第二预设帧数的第二类型的连续帧图像至第二通道，其中，第一类型的连续帧图像为多通道图像，第二类型的连续帧图像为单通道图像，所述第一通道由预先构建的第一残差神经网络模型构成，所述第二通道由预先构建的第二残差神经网络模型构成；针对每个残差卷积层，将第一通道中的残差卷积层的输出结果与对应的第二通道中的残差卷积层的输出结果，按照预设侧向连接方式进行融合，将融合后的结果分别输入至下一残差卷积层；分别提取所述第一残差神经网络模型输出的空间级特征和第二残差神经网络模型输出的时序级特征；根据所述空间级特征和所述时序级特征，训练所述预先构建的第一残差神经网络模型和所述预先构建的第二残差神经网络模型；应用训练好的第一残差神经网络模型和所述第二残差神经网络模型进行行人重识别。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于佳都新太科技股份有限公司，未经佳都新太科技股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910514458.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：图像的AU检测方法、装置、电子设备及存储介质
- 下一篇：一种多证件识别设备
