公开(公告)号：CN113449671A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202110776004.9

申请日：2021-07-08

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 刘丽 ,  李曦 ,  雷雪梅

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及行人识别技术领域，特别是指一种多尺度多特征融合的行人重识别方法及装置，所述方法包括：将待识别图像输入预先训练好的行人重识别模型中，行人重识别模型包括特征提取层、嵌入层；其中，特征提取层设置三个分支；通过特征提取层的三个分支，得到三个不同尺度的特征图；根据嵌入层预先设置的分割数目，分别对三个特征图进行分割，得到三组分割后的局部特征图，对每组局部特征图分别进行拼接，得到多个特征张量；通过GMP、GAP、卷积层、批处理归一化层及ReLU激活函数，将多个特征张量转化为一维向量；通过一维向量分别与多个待检测图像的一维向量的相似度，确定待识别图像对应的识别结果。采用本发明，可以提高行人重识别的准确率和效率。

公开(公告)号：CN113449671B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202110776004.9

申请日：2021-07-08

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 刘丽 ,  李曦 ,  雷雪梅

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及行人识别技术领域，特别是指一种多尺度多特征融合的行人重识别方法及装置，所述方法包括：将待识别图像输入预先训练好的行人重识别模型中，行人重识别模型包括特征提取层、嵌入层；其中，特征提取层设置三个分支；通过特征提取层的三个分支，得到三个不同尺度的特征图；根据嵌入层预先设置的分割数目，分别对三个特征图进行分割，得到三组分割后的局部特征图，对每组局部特征图分别进行拼接，得到多个特征张量；通过GMP、GAP、卷积层、批处理归一化层及ReLU激活函数，将多个特征张量转化为一维向量；通过一维向量分别与多个待检测图像的一维向量的相似度，确定待识别图像对应的识别结果。采用本发明，可以提高行人重识别的准确率和效率。