基于全局特征与头肩特征多核融合的行人识别方法及装置

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基于全局特征与头肩特征多核融合的行人识别方法及装置
申请号:CN202410828405
申请日期:2024-06-25
公开号:CN118397659B
公开日期:2024-10-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于全局特征与头肩特征多核融合的行人识别方法及装置,涉及图像识别领域,包括:采用经训练的行人头肩部检测模型对行人图像进行头肩部检测,得到行人头肩部图像;在行人识别模型中,将行人图像和行人头肩部图像分别输入全局特征提取分支和头肩特征提取分支,得到全局特征向量和头肩特征向量并输入多核融合模块进行融合,得到融合特征向量,根据全局特征向量、头肩特征向量和融合特征向量构建损失函数,以训练行人识别模型,得到经训练的行人识别模型;将待识别的行人图像及其对应的行人头肩部图像输入经训练的行人识别模型,得到对应的融合特征向量,再进行行人识别。本发明解决鱼眼摄像机下图像特征差异大、准确度低的问题。
技术关键词
行人头肩部 全局特征提取 行人识别方法 融合特征 深度学习网络 分支 鱼眼摄像机 序列 行人识别装置 Softmax函数 通道 令牌 模型训练模块 图像获取模块 处理器 梯度下降法 计算机程序产品
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