基于Transformer多头自注意力机制的跨摄像头行人重识别方法技术

本发明专利技术公开基于Transformer多头自注意力机制的跨摄像头行人重识别方法，涉及计算机视觉中的目标检测技术领域，包括步骤：在监控视频流中提取连续图像帧，利用目标检测器检测出每一帧中行人锚框，并得到每个行人锚框的置信度；将图像帧中的锚框区域截取出来并进行切片，将切片结果输入到层级Transformer编码器，得到行人锚框区域的特征向量；将每个行人锚框的置信度值进行排序和筛选；计算两个行人锚框区域特征向量之间的相似度，对不同监控视频流下的锚框区域之间的特征向量进行相似度比对，根据比对结果，将锚框区域特征向量进行聚类，实现跨摄像头的行人重识别。本发明专利技术在跨摄像头行人重识别方面实现了显著的准确率提升，有广泛的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉中的目标检测，具体为一种基于transformer多头自注意力机制的跨摄像头行人重识别方法。

技术介绍

1、随着城市化进程的加速，越来越多的摄像头被部署在公共场所以及交通枢纽等地，以监控和保障公共安全。摄像头监控系统主要用于实时监控、视频分析、安保智能化、交通管理、智能物流等领域，其中，行人重识别是一个重要的研究方向，它可以帮助我们更好地理解人类行为，提高公共安全和城市管理的水平。

2、跨摄像头行人重识别是指在多个非重叠视野的摄像头中重识别同一个行人的过程，这项技术利用多个摄像头的协同工作，通过行人特征提取、匹配和关联等算法，将行人在不同摄像头间进行重识别，并提供准确的行人位置；这个过程需要解决多个摄像头之间的视角变换、遮挡、光照和图像质量等问题；跨摄像头行人重识别技术对于提高跨摄像头行人跟踪的准确性和实时性，增强视频监控系统的整体性能有着重要的意义。

3、跨摄像头行人重识别的关键技术包括行人检测、行人重识别等；其中，行人检测是指在视频序列中检测出行人所在的位置，行人重识别是指在不同的视角或不同的摄像头中识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于Transformer多头自注意力机制的跨摄像头行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于Transformer多头自注意力机制的跨摄像头行人重识别方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述目标检测器为YOLO目标检测器，使用卷积神经网络来提取图像的特征，通过对特征图进行卷积操作来预测目标的位置和类别，所述YOLO目标检测器预测出5个边界框，每个边界框包含4个坐标值（x、y、w、h）和1个置信度值Confidence，表示该边界框包含目标物体的概率，边界框预测公式为：

3.根据权利要求1所述的基于Transformer多头自注意力...

【技术特征摘要】

1.基于transformer多头自注意力机制的跨摄像头行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于transformer多头自注意力机制的跨摄像头行人重识别方法，其特征在于：所述步骤s1中，所述目标检测器为yolo目标检测器，使用卷积神经网络来提取图像的特征，通过对特征图进行卷积操作来预测目标的位置和类别，所述yolo目标检测器预测出5个边界框，每个边界框包含4个坐标值（x、y、w、h）和1个置信度值confidence，表示该边界...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏，李末，赵威，翟月，肖景阳，李志超，李刚，李德春，吴敏思，董克，
申请(专利权)人：沈阳二一三电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：