发明专利 已授权

一种改进GaitSet的红外步态识别方法

📄 申请号:CN202310314282.1 📄 发布日:2026/06/11

著录项目信息

申请日
2023-03-28
公开号
CN116012955B
公开日
2023-05-30
申请人
石家庄铁道大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能安防, 身份识别, 视频监控, 边防巡检, 人机交互

摘要

本发明公开了一种改进GaitSet的红外步态识别方法,属于计算机视觉领域,包括以下步骤:1)采用Faster R‑CNN检测算法与Deeplab v3+语义分割算法相结合的无损剪影提取方案提取CASIA‑C红外步态数据集中的人体剪影,并构建样本集;2)在GaitSet网络基础上引入剪影差分融合模块、残差单元、多尺度特征融合技术以及多尺度金字塔映射模块来进行改进;3)利用步骤1)得到的训练样本进行训练;4)提取红外视频序列中行人步态特征,完成红外状态下的人体身份识别。该方法能够充分捕捉和利用红外图像中的不同粒度和时空步态信息,且无需计算步态周期,可以将任意顺序及数量的红外步态帧序列作为输入。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN116012955B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:72 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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