一种小股人群重识别方法及模型训练方法
公开
摘要
本发明公开了一种小股人群重识别方法及模型训练方法，属于行人重识别技术领域，能够解决小股人群重识别准确率低的问题。所述方法包括：获取第一样本图像和第二样本图像，并确定其中的第一人群区域和第二人群区域；将第一人群区域输入第一主干网络中，获得第一人群的个体特征和全局特征，并将第二人群区域输入第二主干网络中，获得第二人群的个体特征和全局特征；将第一人群和第二人群的全局特征输入第一神经网络中进行训练，得到人群相似性判断网络；将第一人群和第二人群的个体特征输入第二神经网络中进行训练，得到个体相似性判断网络；根据人群相似性判断网络和个体相似性判断网络构建小股人群重识别模型。本发明用于行人重识别。
基本信息
专利标题 ：
一种小股人群重识别方法及模型训练方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581858A
申请号 ：
CN202210486758.5
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-05-06
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李星光张德馨
申请人 ：
中科智为科技（天津）有限公司
申请人地址 ：
天津市滨海新区天津经济技术开发区滨海-中关村科技园泉州道3号北塘建设发展大厦B座215室
代理机构 ：
西安迪业欣知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
校丽丽
优先权 ：
CN202210486758.5
主分类号 ：
G06V20/52
IPC分类号 ：
G06V20/52 G06K9/62 G06V10/762 G06N3/08
法律状态
2022-06-03 ：
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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