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[發(fā)明專(zhuān)利]用于行人再識(shí)別的圖像處理方法及裝置有效

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201810691348.8 申請(qǐng)日: 2018-06-28
公開(kāi)(公告)號(hào): CN108960124B 公開(kāi)(公告)日: 2021-10-01
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 郭英強(qiáng);張默;孫海涌 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 北京陌上花科技有限公司
主分類(lèi)號(hào): G06K9/00 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 北京知果之信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11541 代理人: 唐海力;李志剛
地址: 100080 北京市海淀*** 國(guó)省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 用于 行人 識(shí)別 圖像 處理 方法 裝置
【說(shuō)明書(shū)】:

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于行人再識(shí)別的圖像處理方法及裝置。該用于行人再識(shí)別的圖像處理方法包括提取待識(shí)別圖像中行人的位置信息;根據(jù)所述位置信息分割出行人圖像;對(duì)所述行人圖像執(zhí)行預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試,其中,測(cè)試所述預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)至少包含有注意力分支;以及根據(jù)所述預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練結(jié)果識(shí)別出目標(biāo)圖像。本申請(qǐng)解決了行人圖像再識(shí)別中識(shí)別精度較低的技術(shù)問(wèn)題。本申請(qǐng)可實(shí)現(xiàn)以下有益效果:增加行人圖片中行人圖像表征能力,提取圖像中關(guān)鍵信息,減弱背景帶來(lái)的影響。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種用于行人再識(shí)別的圖像處理方法。

背景技術(shù)

隨著智慧城市建設(shè)的推進(jìn)和智能安防技術(shù)的革新,在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中一如智能視頻分析技術(shù),成為節(jié)省人力物力、提高監(jiān)控安全等級(jí)的有效手段。而行人再識(shí)別任務(wù)可以完成對(duì)監(jiān)控領(lǐng)域中相關(guān)行人的檢索,減少人工成本。通常檢測(cè)出的行人圖片干擾較大,背景嘈雜,行人區(qū)域所占位置不固定,也很難像人臉識(shí)別一樣做到對(duì)齊。

針對(duì)相關(guān)技術(shù)中行人圖像再識(shí)別中識(shí)別精度較低的問(wèn)題,目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)的主要目的在于提供一種用于行人再識(shí)別的圖像處理方法及裝置,以解決行人圖像再識(shí)別中識(shí)別精度較低的問(wèn)題。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的,根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)方面,提供了一種用于行人再識(shí)別的圖像處理方法。

根據(jù)本申請(qǐng)的用于行人再識(shí)別的圖像處理方法包括:

提取待識(shí)別圖像中行人的位置信息;

根據(jù)所述位置信息分割出行人圖像;

對(duì)所述行人圖像執(zhí)行預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試,其中,測(cè)試所述預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)至少包含有注意力分支;以及

根據(jù)所述預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練結(jié)果識(shí)別出目標(biāo)圖像。

進(jìn)一步地,所述提取待識(shí)別圖像中行人的位置信息包括:

采集圖像采集裝置中的行人視頻截圖;

根據(jù)所述行人視頻截圖訓(xùn)練用于檢測(cè)行人位置信息的至少包含有DPM算法的模型;以及

通過(guò)所述至少包含有DPM算法的模型執(zhí)行位置檢測(cè)任務(wù)得到所述待識(shí)別圖像中行人的位置信息。

進(jìn)一步地,所述根據(jù)所述位置信息分割出行人圖像包括:

根據(jù)訓(xùn)練好的用于提取行人圖像位置的模型從待識(shí)別圖像中分割出行人且保存分割后的所述行人圖像。

進(jìn)一步地,所述對(duì)所述行人圖像執(zhí)行預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練包括:

通過(guò)所述行人圖像訓(xùn)練深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型;以及

根據(jù)所述深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型提取行人圖像的高維特征。

進(jìn)一步地,所述根據(jù)所述預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練結(jié)果識(shí)別出目標(biāo)圖像包括:

通過(guò)所述預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練結(jié)果訓(xùn)練聯(lián)合貝葉斯矩陣;

根據(jù)所述聯(lián)合貝葉斯矩陣計(jì)算所述行人圖像與目標(biāo)圖像的相似度;

篩選滿(mǎn)足預(yù)設(shè)條件的行人圖像。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的,根據(jù)本申請(qǐng)的另一方面,提供了一種用于行人再識(shí)別的圖像處理裝置。

根據(jù)本申請(qǐng)的用于行人再識(shí)別的圖像處理裝置包括:

提取模塊,用于提取待識(shí)別圖像中行人的位置信息;

分割模塊,用于根據(jù)所述位置信息分割出行人圖像;

訓(xùn)練模塊,用于對(duì)所述行人圖像執(zhí)行預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練,其中,訓(xùn)練所述預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)至少包含有注意力分支;以及

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