一种基于医院重点区域场景的特殊患者身份重识别方法

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于医院重点区域场景的特殊患者身份重识别方法，包括根据人流量划分医院重点区域场景；对重点区域场景的监控设备进行相机参数标注并获取视频流；使用目标检测模型从视频流中获取各个重点区域场景内的患者图像；基于患者图像进行患者身份重识别数据的身份分类和标注，预处理后得到样本集；采用多层深度神经网络构建人员识别模型；将样本集送入人员识别模型进行训练，得到适用于医院重点区域场景的患者身份重识别模型；然后应用模型判别出是否为目标身份患者。旨在解决在医院重点区域场景下的特殊患者身份重识别任务中患者被遮挡、患者间外观相似和背景杂乱等问题。