摘要
本发明公开了基于跨模态特征融合的行人重识别方法、系统及介质,包括:对实时获取的待检测视频流进行人体轮廓检测,得到第一连续帧集和第二连续帧集;分别将所述第一连续帧集和所述第二连续帧集输入预设的目标识别模型,以通过第一提取分支从所述第一连续帧集中提取出目标步态特征,通过第二提取分支从所述第二连续帧集中提取出外观特征和衣物特征,将所述目标步态特征映射至语义子空间,得到步态身份向量,将所述步态身份向量与所述外观特征进行特征融合,得到目标特征向量;对所述目标特征向量进行相似度匹配,确定行人重识别结果。本申请可以提高行人重识别的准确率和鲁棒性。
技术关键词
步态特征
重识别方法
跨模态
分支
人体轮廓
三维卷积神经网络
奇异值分解方法
身份
视频流
行人重识别系统
衣物
多任务损失函数
分阶段
语义
图像
匹配模块
识别模块
可读存储介质
序列
系统为您推荐了相关专利信息
图像
注意力机制
直方图均衡化
生成对抗网络
多模态特征融合
智能决策引擎
模态特征
多模态
健康风险评估
语义
土壤有机质含量
近红外光谱传感器
分支卷积神经网络
颜色直方图统计
主控单元
神经网络结构
卷积模块
综合能源系统
历史功率数据
历史气象数据
项目
多视角
推荐方法
模态特征
sigmoid函数