公开(公告)号：CN113378620A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110355022.X

申请日：2021-03-31

Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司

Inventor： 王丽园 ,  胡彦杰 ,  吴游宇 ,  杨晶 ,  肖进胜 ,  罗丰 ,  李正军 ,  熊文磊 ,  马天奕

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明公开了一种监控视频噪声环境下跨摄像头行人重识别方法，包括以下步骤：对监控视频中含有噪声的行人数据集进行双域滤波去噪处理，获得行人图像的高频图、噪声的低频图；对图片构建三元组，规定好损失函数；对三元组的图片输入到特征提取网络中，提取特征；利用距离度量方法来计算行人特征的差异性，将特征向量，进行k‑倒排最近邻重排序，优化排序结果作为最终匹配结果。本发明的监控视屏噪声环境行人跨摄像头重识别方法针对低质图像的行人重识别问题，利用双域滤波分解构建三元组用于训练三元组度量模型，使简单的特征提取网络能学习图像的噪声特性，并且抑制噪声的特征表达，可提高噪声环境下监控视频的行人重识别性能。

公开(公告)号：CN113378620B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202110355022.X

申请日：2021-03-31

Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司

Inventor： 王丽园 ,  胡彦杰 ,  吴游宇 ,  杨晶 ,  肖进胜 ,  罗丰 ,  李正军 ,  熊文磊 ,  马天奕

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/30 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种监控视频噪声环境下跨摄像头行人重识别方法，包括以下步骤：对监控视频中含有噪声的行人数据集进行双域滤波去噪处理，获得行人图像的高频图、噪声的低频图；对图片构建三元组，规定好损失函数；对三元组的图片输入到特征提取网络中，提取特征；利用距离度量方法来计算行人特征的差异性，将特征向量，进行k‑倒排最近邻重排序，优化排序结果作为最终匹配结果。本发明的监控视屏噪声环境行人跨摄像头重识别方法针对低质图像的行人重识别问题，利用双域滤波分解构建三元组用于训练三元组度量模型，使简单的特征提取网络能学习图像的噪声特性，并且抑制噪声的特征表达，可提高噪声环境下监控视频的行人重识别性能。

公开(公告)号：CN113255430A

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202110347405.2

申请日：2021-03-31

Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司

Inventor： 王丽园 ,  余顺新 ,  杨晶 ,  肖进胜 ,  吴游宇 ,  罗丰 ,  马天奕 ,  熊文磊 ,  李正军

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的视频中人群分布检测与计数方法包括以下步骤：获取大量含不同密度人群的视频，制作数据集，所述数据集包括训练样本集、测试样本集及真实密度图；建立基于注意力机制的深度神经网络；将训练样本集输入到深度神经网络，设置训练参数，利用损失函数进行训练，直至损失减小到一定程度且训练达到迭代最大次数，生成训练模型；将测试样本集输入至训练好的模型中，输出人群密度图，评估模型性能；用CFDP聚类方法对人群密度图进行点聚类来识别组群，快速得到组群的人数和位置信息。本发明的基于深度学习的视频中人群分布检测与技术方法可以准确地检测出有人群的区域，并且高精度的估计密集人群的人数。