-
公开(公告)号：CN110532890A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910716623.1
申请日：2019-08-05
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及电子通信技术领域，尤其为一种基于云端、边缘端和设备端的分布式孪生卷积神经网络行人重识别方法。本发明中，利用了一种分布式结构，使得在解决ReID问题时并非将所有输入数据上传至云端进行处理，尽量让ReID问题在本地端和边缘端解决。具体是通过在三端上设置退出点，进行联合训练从而得到一个满足本发明要求的优秀神经网络模型，本发明所提出的方法不仅在ReID的识别精度上有所提高，而且在数据通信代价上，有了很大改善，本发明可以适当改进拓展到多区域摄像机网络中，利用分布式实现ReID在现实中的应用，特别在城市安防和打击犯罪方面前景广阔。
-
公开(公告)号：CN110532890B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910716623.1
申请日：2019-08-05
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及电子通信技术领域，尤其为一种基于云端、边缘端和设备端的分布式孪生卷积神经网络行人重识别方法。本发明中，利用了一种分布式结构，使得在解决ReID问题时并非将所有输入数据上传至云端进行处理，尽量让ReID问题在本地端和边缘端解决。具体是通过在三端上设置退出点，进行联合训练从而得到一个满足本发明要求的优秀神经网络模型，本发明所提出的方法不仅在ReID的识别精度上有所提高，而且在数据通信代价上，有了很大改善，本发明可以适当改进拓展到多区域摄像机网络中，利用分布式实现ReID在现实中的应用，特别在城市安防和打击犯罪方面前景广阔。
-
Search Results
2
records
(took 0.018 seconds)
