一种基于RGB-D和注意力机制的跨模态行李重识别方法

本发明针对现有行李重识别算法在行李重识别场景中的不足，提出了一种基于RGB‑D和注意力机制的跨模态行李重识别方法(CMAM‑ReID)。为了解决深度图像固有噪点对特征提取的影响，本发明引入了一种优化的中值滤波算法，有效去除噪声。针对RGB特征与深度特征的融合问题，设计了基于注意力机制的特征融合模块，使算法能够自适应地赋予不同特征以权重。为了解决全局特征与局部特征结合的问题，本发明还提出了基于ResNet‑50的多分支特征提取网络。此外，针对机场行李重识别的需求，创建了专用的数据集。该方法显著提升了行李重识别的效果，具有较强的实用价值。