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公开(公告)号:CN117475474A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311418003.2
申请日:2023-10-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种用于智能安防的跨模态行人重识别系统及方法,系统包括图像预处理模块、图像获取模块、网络构建模块、网络训练模块和指标评估模块;方法包括:特征提取;构建图卷积神经进行特征融合;多级特征聚合机制;损失函数优化。本发明通过提出多样化嵌入拓展模块,通过多分支卷积生成结构,基于局部异构聚合图卷积网络的方法,利用图结构关系对提取到的局部关键点特征进行信息融合的方法,提取更多高层次特征信息;对损失函数进一步优化,提出中心引导对挖掘损失和正交损失,其以端到端的方式去除冗余,提供了更简单优化的网络结构,减弱了行人图像在可见光模态和红外模态下存在的差异,减少噪声的产生,极大提高了行人图像在图像库中检索的效率。
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公开(公告)号:CN117475474B
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202311418003.2
申请日:2023-10-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种用于智能安防的跨模态行人重识别系统及方法,系统包括图像预处理模块、图像获取模块、网络构建模块、网络训练模块和指标评估模块;方法包括:特征提取;构建图卷积神经进行特征融合;多级特征聚合机制;损失函数优化。本发明通过提出多样化嵌入拓展模块,通过多分支卷积生成结构,基于局部异构聚合图卷积网络的方法,利用图结构关系对提取到的局部关键点特征进行信息融合的方法,提取更多高层次特征信息;对损失函数进一步优化,提出中心引导对挖掘损失和正交损失,其以端到端的方式去除冗余,提供了更简单优化的网络结构,减弱了行人图像在可见光模态和红外模态下存在的差异,减少噪声的产生,极大提高了行人图像在图像库中检索的效率。
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