[发明专利]基于深度学习的监控视频中人员的识别跟踪方法和装置在审
| 申请号： | 202011487218.6 | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN112580494A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 宋波 | 申请（专利权）人： | 北京影谱科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京万思博知识产权代理有限公司 11694 | 代理人： | 姜楠楠 |
| 地址： | 100000 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种的基于深度学习的监控视频中人员的识别跟踪方法和装置，涉及识别跟踪领域。该方法包括：将数据集输入MobileNet模型，使用人的多个属性作为特征输入进行训练，得到与所述多个属性对应的类别；当进行人员识别跟踪时，将监控视频和目标图片输入到RCNN模型中，以所述目标图片所包含的待跟踪对象为查询条件，根据所述MobileNet模型得到的类别对所述监控视频中的对象进行识别跟踪，并输出跟踪结果。该装置包括：训练模块和跟踪模块。本申请相比于单一特征训练识别的方法，识别跟踪的准确率提高很多，同时也提高了搜索效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 监控 视频 人员 识别 跟踪 方法 装置 | ||
【主权项】：
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