一种基于深度学习的固定场所内人员身份的识别方法

本发明公开了一种基于深度学习的固定场所内人员身份的识别方法，步骤为：S1人员入场：人员刷证或刷脸入场，获取入场人员身份、图像，提取人员的特征，获得入场人员特征，并建立入场人员特征信息表；S2人员跟踪：跟踪场内人员的运动轨迹，且给场内人员设置唯一ID，并提取场内人员的特征，获得场内人员特征；S3人员匹配：将场内人员特征和入场人员特征信息表进行匹配，关联场内人员ID对应的人员身份；S4人员出场：识别出场人员，并删除入场人员信息表中的出场人员信息。该基于深度学习的固定场所内人员身份的识别方法不需要定位装置，成本更低，用以解决现有的封闭场所内人员身份识别方法使用范围受限或成本高昂的问题。