发明专利 已授权

一种行人重识别学习网络的构建方法及行人重识别方法

📄 申请号:CN202310548818.6 📄 发布日:2026/06/16

著录项目信息

申请日
2023-05-16
公开号
CN116563891B
公开日
2025-09-05
申请人
浙江理工大学
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, 智慧城市, 视频监控, 人员追踪, 公共安全

摘要

本发明公开了一种行人重识别学习网络的构建方法及行人重识别方法,涉及深度学习技术领域,包括:获取行人重识别数据集,对行人重识别数据集进行预处理,得到训练数据集;将训练数据集输入属性软共享和上下文局部网络,提取全局特征、局部特征和属性特征;将全局特征、局部特征和属性特征分别输入全局身份分类器、局部身份分类器和属性分类器中,得到行人身份、局部身份及行人属性的预测概率;基于行人身份、局部身份及行人属性的预测概率,计算总体损失;根据总体损失反向传播不断迭代更新属性软共享和上下文局部网络的模型参数,直至模型收敛,得到行人重识别学习网络。本发明可以抽取更具有判别性的多层次特征,提高行人重识别的检索性能。
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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