发明专利已授权

一种基于多模态的数据与关系增强的遮挡行人检索方法

📄 申请号：CN202410557844.X 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2024-05-08

公开号

CN118170936B

公开日

2024-07-26

申请人

齐鲁工业大学(山东省科学院),山东省人工智能研究院,天津理工大学,北京阿叟阿巴科技有限公司,山东中联视听信息科技股份有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_535

IPC 分类号

G06F16_535 , G06V10_774 , G06V10_74 , G06V10_764 , G06V10_762 , G06V40_10 ,

技术画像

所属领域

多模态学习多模态学习图像识别行人重识别

应用场景

智能视频监控, 智慧城市, 公共安全, 行人检索

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种基于多模态的数据与关系增强的遮挡行人检索方法。步骤如下：首先获取待检索的行人图像，将行人图像输入到训练完毕的遮挡行人检索模型，提取图片的遮挡鲁棒性特征，然后遮挡行人检索模型借助图文模型CLIP来利用图片和文本的特征，在原基准模型的基础上，引入遮挡增强来扩充数据集规模，并对行人被遮挡的现象进行预测并作出特征过滤，通过加入关系增强模块来增强类间的关系，最后将得到的检索特征，与待检索库中的行人图像进行相似度比对，按照相似性得分由高到低的顺序对检索结果进行排序，计算准确率和首位命中率，因此本发明可以有效得应对遮挡场景。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于特征相似性和多尺度边缘注意力的图像篡改检测方法

当前第 / 件

基于深度学习的场景变动检测方法、装置、介质及设备

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_535)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_438 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖110个领域

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