公开(公告)号：CN113283320A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110524584.2

申请日：2021-05-13

Applicant: 桂林安维科技有限公司 ,  桂林电子科技大学

Inventor： 徐增敏 ,  陆光建 ,  蒙儒省 ,  丁勇

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

Abstract: 本发明公开了一种基于通道特征聚合的行人重识别方法，主要创新点有：一是在残差块的末尾再接一个SE Block结构，提高了网络对通道特征的提取能力；二是结合ReLU和权重偏置项提出了2个新的激活函数WReLU和LWReLU，有效提高神经网络对全局特征的表征能力；三是在Split‑Attention和SE Block中应用LWReLU，提高了Split‑Attention计算各组特征图的权重能力和SE Block对通道特征的提取能力，四是应用了新型的损失函数Circle Loss，使得模型能更为灵活的优化，能更为明确的收敛目标，进而提高模型的性能。

公开(公告)号：CN113283320B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202110524584.2

申请日：2021-05-13

Applicant: 桂林安维科技有限公司 ,  桂林电子科技大学

Inventor： 徐增敏 ,  陆光建 ,  蒙儒省 ,  丁勇

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于通道特征聚合的行人重识别方法，主要创新点有：一是在残差块的末尾再接一个SE Block结构，提高了网络对通道特征的提取能力；二是结合ReLU和权重偏置项提出了2个新的激活函数WReLU和LWReLU，有效提高神经网络对全局特征的表征能力；三是在Split‑Attention和SE Block中应用LWReLU，提高了Split‑Attention计算各组特征图的权重能力和SE Block对通道特征的提取能力，四是应用了新型的损失函数Circle Loss，使得模型能更为灵活的优化，能更为明确的收敛目标，进而提高模型的性能。

公开(公告)号：CN213585989U

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN202023100215.0

申请日：2020-12-21

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 陆光建 ,  徐增敏 ,  李麒麟 ,  言姜毅 ,  宋鉴伟 ,  陆游尤

IPC: H04N5/225 ,  H04N5/232 ,  G03B17/56 ,  F16M11/18 ,  F16M11/08 ,  G06K9/32

Abstract: 本实用新型公开了一种行人重识别用视频采集装置，所述电机与所述固定架固定连接，并位于所述固定架的下方，所述第一转轴与所述电机活动连接，并位于所述第一转轴的下方，所述主动轮与所述第一转轴固定连接，并位于所述第一转轴的下方，两个所述从动轮分别与所述主动轮啮合连接，并对称设置于所述主动轮的两侧，两个所述第二转轴分别与对应的所述从动轮固定连接，并分别位于对应所述从动轮的上方，两个所述主摄像头分别与所述固定架固定连接，并对称设置于所述固定架的两侧，两个所述辅助摄像头分别与对应的所述第二转轴固定连接，并分别位于所述第二转轴上方，通过所述辅助摄像头转为重叠采集模式，减轻所述主摄像头的工作量，保证了采集精度。