【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体涉及一种风格迁移的行人重识别方法。
技术介绍
1、随着监控摄像头网络的扩展，行人重识别技术在安全管理和犯罪侦查中具有重要应用。然而，不同摄像头设备间存在的帧数、位置、光照等差异，以及同一行人不同穿着和姿态带来的外观差异，使得跨摄像头下的行人识别与检索面临挑战。
2、在实际运用中，风格迁移的使用也变得愈加重要，如在工厂和企业环境中，员工的管理、访客的识别和区域的安全控制是必不可少的任务。传统的管理方法和安全控制手段存在一些局限性，包括效率低下、易受欺诈、难以管理大规模场所等问题，如行人在低光照与光照条件下，行人重识别模型难以进行分辨。
3、因此，有必要对风格迁移的行人重识别方法进行改进，通过深度学习大模型，解决上述的问题，这对风格迁移技术以及行人重识别技术的发展具有重要意义。本专利技术提出了一种基于风格迁移的行人重识别方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于风格迁移的行人重识别方法，该方法能够将不同风格的图片转换为同一风格...
【技术保护点】
1.一种基于风格迁移的行人重识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于风格迁移的行人重识别方法，其特征在于，所述行人数据集的收集包括：针对特定场景采集行人数据，按照同一行人不同姿态或者服装采集多张照片，并按照不同的场景将其划分为数据集A和数据集B，对采集的数据进行预处理，对收集的数据进行裁剪，统一尺寸并划分好训练集和验证集。收集的两个数据集之间，每个数据集包含一个特定的场景，并且两个数据集中不存在同一行人，不存在同一光照强度，如一明一暗。
3.如权利要求2所述的一种基于风格迁移的行人重识别方法，其特征在于：对数据集进行数据增...
【技术特征摘要】
1.一种基于风格迁移的行人重识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于风格迁移的行人重识别方法，其特征在于，所述行人数据集的收集包括：针对特定场景采集行人数据，按照同一行人不同姿态或者服装采集多张照片，并按照不同的场景将其划分为数据集a和数据集b，对采集的数据进行预处理，对收集的数据进行裁剪，统一尺寸并划分好训练集和验证集。收集的两个数据集之间，每个数据集包含一个特定的场景，并且两个数据集中不存在同一行人，不存在同一光照强度，如一明一暗。
3.如权利要求2所述的一种基于风格迁移的行人重识别方法，其特征在于：对数据集进行数据增强，数据增强方式包括但不限于：旋转，翻转，裁剪并重新调整大小，平移等。
4.根据权利要求3所述的一种基于风格迁移的...
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