发明专利已授权

一种基于深度学习的行人重识别方法

📄 申请号：CN201910950347.5 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-10-08

公开号

CN110929558A

公开日

2020-03-27

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法深度学习

应用场景

智慧城市, 智能安防, 视频监控, 行人检索, 公安刑侦

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的行人重识别方法。本发明对输入到孪生神经网络中的一对数据提取特征的同时，在每一步降维或卷积操作之后计算两个输入数据之间的欧氏距离，由此获得一个欧式距离矩阵；利用该欧式距离矩阵设计一个损失函数，使用图像对或高维特征图像对计算出来的欧式距离，对最终使用特征序列对计算出的欧式距离进行优化，通过网络的梯度回传，优化参数，加速网络的训练。本发明充分利用原本原图像中的行人信息，使用完整的图像信息来优化模糊的图像特征，进一步优化网络参数，使得神经网络之间的参数更容易拟合，加快网络训练速度。

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

一种基于深度神经网络的极光图像聚类方法

当前第 / 件

一种基于傅里叶叠层成像的远场超分辨率重建方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_00)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：19 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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