[发明专利]行人重识别方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201910960572.7 | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN110765903A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 吴翠玲 | 申请（专利权）人： | 浙江大华技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 44280 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 李庆波 |
| 地址： | 310051 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种行人重识别方法、装置及存储介质。该重识别方法包括：从第一视频流中提取至少一个待识别行人的待处理视频帧集合；分别将每个所述待识别行人的待处理视频帧集合输入卷积神经网络中，获取每个所述待识别行人的特征矩阵；根据目标行人的特征矩阵和至少一个所述待识别行人的特征矩阵计算每个所述待识别行人与所述目标行人的匹配值；根据所述待识别行人与目标行人的匹配值对所述目标行人进行重识别。通过上述方式，本发明提高了识别效果，并且能够适应待识别行人数量较多的情形。 | ||
| 搜索关键词： | 特征矩阵 视频帧集合 匹配 卷积神经网络 存储介质 视频流 | ||
【主权项】：
1.一种行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n从第一视频流中提取至少一个待识别行人的待处理视频帧集合，所述待处理视频帧集合包括多个待处理视频帧，每个所述待处理视频帧包括所述待识别行人，所述待处理视频帧按照对所述待识别行人的拍摄角度被划分为至少一类；/n分别将每个所述待识别行人的待处理视频帧集合输入卷积神经网络中，获取每个所述待识别行人的特征矩阵，所述待识别行人的特征矩阵包括多个由所述卷积神经网络输出的所述待识别行人的不同拍摄角度的不同区域的特征；/n根据目标行人的特征矩阵和至少一个所述待识别行人的特征矩阵计算每个所述待识别行人与所述目标行人的匹配值，其中所述目标行人的特征矩阵是将所述目标行人的待处理视频帧集合输入到所述卷积神经网络而获取的，所述目标行人的待处理视频帧集合是从第二视频流中提取的，所述第一视频流和所述第二视频流来自于不同的摄像头；/n根据所述待识别行人与目标行人的匹配值对所述目标行人进行重识别。/n
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