[發(fā)明專利]一種目標(biāo)重識別的方法、裝置、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010550038.1
• 申請日: 2020-06-16
• 公開（公告）號: CN111767808A
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 林修明;林淑強(qiáng);吳鴻偉;曾梅月;魏煒途;張永光
• 申請（專利權(quán)）人: 廈門市美亞柏科信息股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廈門福貝知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 35235
• 代理人: 陳遠(yuǎn)洋

本發(fā)明提供了一種目標(biāo)重識別的方法、裝置、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取目標(biāo)圖像和待識別圖像序列；將所述待識別圖像序列和所述目標(biāo)圖像輸入訓(xùn)練好的輸入目標(biāo)重識別模型，得到目標(biāo)重識別結(jié)果；其中，所述目標(biāo)重識別結(jié)果包括所述待識別圖像序列中與所述目標(biāo)圖像屬于同一目標(biāo)的待識別圖像，所述目標(biāo)重識別模型包括多個階段網(wǎng)絡(luò)，至少一個所述階段網(wǎng)絡(luò)包括第一殘差模塊，所述第一殘差模塊包括實(shí)例正則化層、批規(guī)范化層和域自適應(yīng)層。根據(jù)本發(fā)明的方法、裝置、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，通過對目標(biāo)重識別網(wǎng)絡(luò)中規(guī)范化層的改進(jìn)，有效提升了目標(biāo)重識別的識別性能及其域自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域，更具體地涉及目標(biāo)重識別的處理。

背景技術(shù)

隨著社會和科技的進(jìn)步，目標(biāo)識別越來越成為一項(xiàng)可依賴的技術(shù)，如人臉識別已經(jīng)被作為廣泛應(yīng)用的安防手段。但是，對于現(xiàn)今大部分?jǐn)z像頭而言，其分辨率往往不能達(dá)到人臉識別系統(tǒng)的要求，所以可以有時需要對現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)的目標(biāo)(如行人、車輛等)進(jìn)行重識別。例如，行人重識別(Person re-identification)可以是利用圖像處理技術(shù)來判定某一攝像頭下的行人是否出現(xiàn)在其他攝像頭中，從而可以描繪行人的活動路徑，實(shí)現(xiàn)跨鏡頭追蹤的目的。目前常用的行人重識別技術(shù)主要有表征學(xué)習(xí)、度量學(xué)習(xí)、基于局部特征或視頻序列等，然而這些行人重識別技術(shù)對目標(biāo)的識別準(zhǔn)確度并不高。

因此，現(xiàn)有技術(shù)中目標(biāo)重識別技術(shù)存在識別準(zhǔn)確度不高的問題。

發(fā)明內(nèi)容

考慮到上述問題而提出了本發(fā)明。本發(fā)明提供了目標(biāo)重識別的方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，以解決識別準(zhǔn)確度不高的問題。

根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種目標(biāo)重識別的方法，包括：

獲取目標(biāo)圖像和待識別圖像序列；

將所述待識別圖像序列和所述目標(biāo)圖像輸入訓(xùn)練好的目標(biāo)重識別模型，得到目標(biāo)重識別結(jié)果；

其中，所述目標(biāo)重識別結(jié)果包括所述待識別圖像序列中與所述目標(biāo)圖像屬于同一目標(biāo)的待識別圖像，所述目標(biāo)重識別模型包括多個階段網(wǎng)絡(luò)，至少一個所述階段網(wǎng)絡(luò)包括第一殘差模塊，所述第一殘差模塊包括實(shí)例正則化層、批規(guī)范化層和域自適應(yīng)層。

根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供了一種目標(biāo)重識別的裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取目標(biāo)圖像和待識別圖像序列；

重識別模塊，用于將所述待識別圖像序列和所述目標(biāo)圖像輸入訓(xùn)練好的目標(biāo)重識別模型，得到目標(biāo)重識別結(jié)果；

其中，所述目標(biāo)重識別結(jié)果包括所述待識別圖像序列中與所述目標(biāo)圖像屬于同一目標(biāo)的待識別圖像，所述目標(biāo)重識別模型包括多個階段網(wǎng)絡(luò)，至少一個所述階段網(wǎng)絡(luò)包括第一殘差模塊，所述第一殘差模塊包括實(shí)例正則化層、批規(guī)范化層和域自適應(yīng)層。

根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供了一種目標(biāo)重識別的系統(tǒng)，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上且在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時實(shí)現(xiàn)如第一方面所述方法的步驟。

根據(jù)本發(fā)明的第四方面，提供了一種計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被計(jì)算機(jī)執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如第一方面所述方法的步驟。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的目標(biāo)重識別的方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，通過對目標(biāo)重識別模型的至少部分殘差模塊的結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，引入實(shí)例正則化層和域自適應(yīng)層，優(yōu)化殘差模塊中批規(guī)范化層，有效提升了目標(biāo)重識別的識別性能及其域自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。

附圖說明

通過結(jié)合附圖對本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行更詳細(xì)的描述，本發(fā)明的上述以及其它目的、特征和優(yōu)勢將變得更加明顯。附圖用來提供對本發(fā)明實(shí)施例的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明實(shí)施例一起用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中，相同的參考標(biāo)號通常代表相同部件或步驟。