基于跨模态特征融合的行人重识别方法、系统及介质

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基于跨模态特征融合的行人重识别方法、系统及介质
申请号:CN202511015127
申请日期:2025-07-23
公开号:CN120894802A
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
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
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