[发明专利]监控场景中行人属性识别方法及系统有效
| 申请号： | 202010310527.X | 申请日： | 2020-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN111507272B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 黄凯奇;陈晓棠;贾健 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V40/10;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种监控场景中行人属性识别方法及系统，所述属性识别方法包括：获取监控场景下的待测行人图像；对待测行人图像进行预处理，得到处理图像；通过深度神经网络，得到待测行人图像的卷积图像特征；根据全连接层及卷积图像特征，确定各属性分类器的权重参数；基于卷积图像特征及各权重参数，确定在不同属性分类器下的所述待测行人图像的网络属性值；基于各网络属性值，确定对应属性的预测值；根据各预测值，确定待测行人图像的属性类型。本发明通过深度神经网络，提取待测行人图像的卷积图像特征，确定各属性分类器的权重参数；并得到在不同属性分类器下的网络属性值，进而得到对应属性的预测值，以准确确定待测行人图像的属性类型。 | ||
| 搜索关键词： | 监控 场景 行人 属性 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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