[发明专利]一种基于YOLO及卷积-循环网络的机房人物重识别方法有效
| 申请号： | 202011382796.3 | 申请日： | 2020-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN112699730B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 苏杨;卢翔;王玮;白雪;余萱;刘维嘉;陈卿;丁群峰 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/52;G06V20/40;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 | 代理人： | 胡琳梅 |
| 地址： | 550000 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于YOLO及卷积‑循环网络的机房人物重识别方法，包括如下步骤：步骤S1：使用YOLOv3目标检测模型实现人物检测过程；步骤S2：将人物样本输入到卷积‑循环网络中进行特征提取，获得与后续重识别结果高度相关的深层次特征；步骤S3：最后输入至全连接层后经三元损失函数得到与目标人物相关的概率，当该概率大于设定阈值时即判定检测到目标，模型将标记出目标人物并保存当前帧。本发明能够在各个监控的视频帧中准确捕捉到目标人物的行动轨迹，作为日后责任断定的根本依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolo 卷积 循环 网络 机房 人物 识别 方法 | ||
【主权项】：
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