[发明专利]基于图卷积的不完整观测条件下的行人重识别方法及系统在审
| 申请号： | 202310921268.8 | 申请日： | 2023-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN116863508A | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 刘萌;张风雷;张昊宇;许海振;韩强;严明;聂礼强 | 申请（专利权）人： | 山东建筑大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/044;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 任欢 |
| 地址： | 250000 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于行人重识别技术领域，尤其涉及一种基于图卷积的不完整观测条件下的行人重识别方法及系统，包括：获取行人图像并进行预处理；分别对预处理后的行人图像进行局部特征提取、全局特征提取和属性特征提取，得到行人图像的关键点表示、全局视觉特征以及文本属性特征；将全局视觉特征与关键点表示输入至自适应阈值引导的掩码图卷积网络，得到视觉引导的关键点；基于文本属性特征和关键点表示，利用循环异构图卷积网络获得属性增强的关键点和视觉增强的属性；将视觉引导的关键点、属性增强的关键点和视觉增强的属性进行加权融合得到最终的行人表示。本发明的循环异构图卷积网络通过图内和图间的交互有效地融合了结构化的视觉和文本行人信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 完整 观测 条件下 行人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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