[发明专利]基于深度网络和字典学习的行人目标检测与重识别方法有效
| 申请号： | 202110491698.1 | 申请日： | 2021-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN113326738B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 刘茜 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/044;G06N3/088;G06N3/096 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 姜慧勤 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度网络和字典学习的行人目标检测与重识别方法，包括：1)使用不同场景的两个摄像机，构建行人数据集；2)为每个摄像机构建一个改进型SSD网络；3)对行人特征提取子网络输出的行人特征，构建共同的半监督迁移字典学习模块；4)利用行人数据集训练两个改进型SSD网络和半监督迁移字典学习模块，获得端到端的行人目标检测与重识别系统；5)将待识别的行人图像或视频输入行人目标检测与重识别系统，输出行人目标检测和重识别结果。本发明实现了行人目标检测与重识别的端到端系统模型，充分利用无标记训练样本参与深度网络和字典的学习，有效增强行人目标检测与重识别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 网络 字典 学习 行人 目标 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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