公开(公告)号：CN115937897A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211576299.6

申请日：2022-12-09

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张浪文 ,  洪星 ,  蔡建鑫 ,  刘嘉淏 ,  郑酉坤

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于多级特征细化的遮挡行人重识别方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取遮挡场景下的行人图像并进行预处理；利用ResNet‑50与非局部注意模块构建多级特征细化卷积神经网络中的骨干网络，用于实现行人特征的初级细化；构建多级特征细化卷积神经网络中的两级多支路架构，用于实现被遮挡行人特征的再细化和最终细化；将两级多支路架构输出的特征通过多级特征细化卷积神经网络中的基础操作模块，获得最终的行人全局特征、局部特征和补充特征；将获得各特征拼接作为最终的行人特征用于行人跨相机的检索与匹配，实现遮挡场景下的行人重识别。本发明采用多级特征细化机制，有效提高了遮挡场景下行人重识别的精度。