基于人形语义分割的行人重识别方法、系统及相关设备技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术应用领域，提出了一种基于人形语义分割的行人重识别方法、系统及相关设备，所述行人重识别方法中包括步骤：获取到待识别的视频数据，对所述视频数据进行抽帧，得到第一静态图片集合；通过行人检测器对所述第一静态图片集合进行处理，得到具有人形特征的第二静态图片集合；对所述第二静态图片集合进行背景处理，得到背景为统一纯色调的第三静态图片集合；利用所述第三静态图片集合得到用于行人重识别的全局特征。本发明专利技术能够在行人重识别阶段前剔除背景噪声对前景行人特征造成的影响，并且建立了新的行人重识别模型提高了行人重识别的准确度。提高了行人重识别的准确度。提高了行人重识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于人形语义分割的行人重识别方法、系统及相关设备


[0001]本专利技术属于人工智能技术应用
，尤其涉及一种基于人形语义分割的行人重识别方法、系统及相关设备。

技术介绍

[0002]随着社会的进步与发展，各种摄像设备已经在我们的生活中得到了普及。为了加强城市、社区安防工作的建设，从边缘监控设备获得的监控图像数据中快速得到有价值的信息，对于公安、城管等工作人员来说尤为重要。近年来，以人工智能技术为核心的各种智能化产品正在慢慢走进大众的视野。让人工智能技术为社会、为人民服务已是大势所趋，作为人工智能领域的重要分支，计算机视觉已经日渐成熟。行人重识别（Person re
‑
identification，简称Re
‑
ID）是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术，有利于工作人员对监控视频开展分析工作。
[0003]现有的行人重识别技术主要利用从待识别图片中直接提取行人的第一特征和第二特征作为神经网络模型的训练目标，这种方法对图片本身的分辨率和光线、障碍物要求比较高，利用这些图片作本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人形语义分割的行人重识别方法，其特征在于，所述基于人形语义分割的行人重识别方法包括以下步骤：获取到待识别的视频数据，对所述视频数据进行抽帧，得到第一静态图片集合；通过行人检测器对所述第一静态图片集合进行处理，得到具有人形特征的第二静态图片集合；对所述第二静态图片集合进行背景处理，得到背景为统一纯色调的第三静态图片集合；将所述第三静态图片集合输入到预训练好的行人重识别模型，输出基于所述第三静态图片集合的全局特征，所述行人重识别模型包括多个全尺度特征提取模块和多个Mixstyle模块的级联组合。2.如权利要求1所述的基于人形语义分割的行人重识别方法，其特征在于，所述对所述第二静态图片集合进行背景处理的步骤包括：将所述第二静态图片集合前景的人像突出显示；将所述第二静态图片集合背景进行单色调处理。3.如权利要求1所述的基于人形语义分割的行人重识别方法，其特征在于，在将所述第三静态图片集合输入到预训练好的行人重识别模型的步骤前，还包括步骤：对所述第三静态图片集合进行数据增强处理。4.如权利要求1所述的基于人形语义分割的行人重识别方法，其特征在于，在输出基于所述第三静态图片集合的全局特征的步骤后，还包括步骤：对所述全局特征进行归一化和降维处理。5.如权利要求1所述的基于人形语义分割的行人重识别方法，其特征在于，所述行人重识别模型在训练阶段使用Adam优化器进行优化。6.如权利要求1所述的基于人形语义...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙月，闫潇宁，
申请(专利权)人：深圳市安软慧视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：