一种基于解耦知识蒸馏的轻量化行人重识别方法及系统

本发明公开了一种基于解耦知识蒸馏的轻量化行人重识别方法及系统，所述方法将经过处理后的待重识别图像数据作为轻量化行人重识别模型的输入，先经过卷积层获得特征层，再将特征层通过MV2模块获得扩展层，通过FB‑MobileViT层中Transformer模块的自注意力机制，在全局视野下建模长距离依赖关系，再重复通过MV2模块与FB‑MobileViT模块，最后经过卷积层升维，得到最后的图像特征；将所得图像特征、个体ID和摄像头ID分别存储在列表中，根据距离判断与图像的关系，根据查询和候选行人库的人员ID及摄像头ID，排序得到首位命中率Rank‑1与平均精确度，实现行人重识别；使得轻量化模型在显著降低计算复杂度的同时保持较高的识别精度，适用于资源受限场景下的行人重识别应用。