一种基于深度学习的区域行人轨迹重构装置及方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于深度学习的区域行人轨迹重构装置及方法，该轨迹重构装置具有行人检测模块、行人重识别模块以及行人轨迹重构模块，行人检测模块能够对采集到的监控视频RTSP数据流进行行人检测，由行人重识别模块将检测到的行人与数据存储更新模块存储的行人图像进行相似度比对，并根据比对成功的行人生成轨迹记录信息，然后经行人轨迹重构模块将该轨迹记录信息与存储的轨迹数据进行整理后按时序重构出该行人的轨迹图，最终由结果显示模块显示该轨迹图供分析人员查看，由于采用了深度学习方法对海量监控视频数据中的行人信息进行获取、检测分析以及利用视频数据的特征信息重构出行人轨迹，从而实现了对海量监控视频数据的高效处理以及智能化监测。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的区域行人轨迹重构装置及方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114429665A
申请号 ：
CN202210111154.2
公开（公告）日 ：
2022-05-03
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李文熙冯瑞
申请人 ：
复旦大学
申请人地址 ：
上海市杨浦区邯郸路220号
代理机构 ：
上海德昭知识产权代理有限公司
代理人 ：
程宗德
优先权 ：
CN202210111154.2
主分类号 ：
G06V40/16
IPC分类号 ：
G06V40/16 G06V40/10 G06V20/40 G06V20/52 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/16
申请日 : 20220127
申请日 : 20220127
2022-05-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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