【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉与实验室安全领域，更具体地，涉及基于行人重识别的危化品实验室人员行为管理方法。
技术介绍
1、行人重识别技术，也称为行人再识别，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，它基于计算机视觉和机器学习的方法，通过提取行人的外貌特征，如衣着、体态、面部等，构建行人特征向量，并利用相似度度量算法进行行人匹配，行人重识别技术被广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域，旨在弥补固定摄像头的视觉局限，并与行人检测、行人跟踪技术相结合，实现跨设备的行人图像检索和识别，其次，危化品实验室作为涉及高风险和敏感性操作的场所，对人员行为的管理要求极高，随着实验室安全管理的日益重要，对实验室人员的行为管理变得尤为重要，特别是在危化品实验室中，由于涉及到危险化学品的使用，因此对实验室人员行为的实时监控和准确识别显得尤为重要。
2、现有技术行人识别技术存在对光照、背景等因素敏感，容易受到环境变化的影响，导致检测结果不稳定或不准确，此外，重识别方法依赖于手工设计的特征或基于局部特征的匹配方法，存在着特征表达不充...
【技术保护点】
1.基于行人重识别的危化品实验室人员行为管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于行人重识别的危化品实验室人员行为管理方法，其特征在于，所述步骤S2利用帧差法，其具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于行人重识别的危化品实验室人员行为管理方法，其特征在于，所述步骤S26进一步包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于行人重识别的危化品实验室人员行为管理方法，其特征在于，所述步骤S27进一步包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于行人重识别的危化品实验室人员行为管理方法，其特征在于，所述S...
【技术特征摘要】
1.基于行人重识别的危化品实验室人员行为管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于行人重识别的危化品实验室人员行为管理方法，其特征在于，所述步骤s2利用帧差法，其具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于行人重识别的危化品实验室人员行为管理方法，其特征在于，所述步骤s26进一步包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于行人重识别的危化品实验室人员行为管理方法，其特征在于，所述步骤s27进一步包括以下步骤：
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨超，杨俊峰，
申请(专利权)人：广东人峰实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。