公开(公告)号：CN118411736A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410489535.3

申请日：2024-04-23

Applicant: 江苏大学

Inventor： 宋雪桦 ,  周俊星 ,  王玉周 ,  金华 ,  王昌达 ,  袁昕

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种用于智慧安防的跨模态行人重识别方法，在四分支特征学习网络中添加一个轻量级的通道注意力模块，只需要增加少量参数，就可以减少背景信息带来的影响；在四分支特征学习网络后添加一个非对称多粒度特征学习模块，通过全局与局部分支的不对称性保证了提取的特征是互补的。本发明提出的一种四分支非对称特征学习网络用于智慧安防的跨模态行人重识别，采用四分支特征学习网络、轻量级的通道注意力模块和非对称多粒度特征学习模块在公开数据集上进行训练，并将训练好的模型权重用于重识别，有效减少了人力和物力的消耗，提高了行人重识别准确率，能够较好的满足智慧安防跨模态行人重识别的需求。