【技术实现步骤摘要】
本申请属于行人重识别，尤其涉及一种数据集构建方法、数据集构建装置、智能设备及计算机程序产品。
技术介绍
1、数据是影响深度学习技术发展的重要因素之一，数据集的规模及质量将对深度学习模型的性能产生至关重要的影响。行人重识别(person re-identification)是指能够识别及检索多摄像头下的同一人形，因此行人重识别模型训练时所需的数据集即是要对视频中的同一人形打上同一标签。
2、当前，常规的数据标注方法过度依赖于人工标注，标注过程中没有较好的过滤及筛选机制，导致所得人形数据集的质量参差不齐，从而一定程度上影响到行人重识别模型的性能。
技术实现思路
1、本申请提供了一种数据集构建方法、数据集构建装置、智能设备及计算机程序产品，可基于较低人力成本得到高质量的人形数据集。
2、第一方面，本申请提供了一种数据集构建方法，包括：
3、对监控视频进行人形检测及跟踪，得到第一人形轨迹，第一人形轨迹包含多帧人形图像；
4、提取各帧人形图像的人形质量...
【技术保护点】
1.一种数据集构建方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的数据集构建方法，其特征在于，在所述人形质量特征包括人形关键点的情况下，所述基于所述人形质量特征对多帧所述人形图像进行过滤，包括：
3.如权利要求2所述的数据集构建方法，其特征在于，在所述基于所述人形质量特征对多帧所述人形图像进行过滤之后，所述数据集构建方法还包括：
4.如权利要求1所述的数据集构建方法，其特征在于，在所述人形质量特征包括人形质量评分的情况下，所述基于所述人形质量特征对多帧所述人形图像进行过滤，包括：
5.如权利要求1所述的数据集构建方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种数据集构建方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的数据集构建方法，其特征在于，在所述人形质量特征包括人形关键点的情况下，所述基于所述人形质量特征对多帧所述人形图像进行过滤，包括：
3.如权利要求2所述的数据集构建方法，其特征在于，在所述基于所述人形质量特征对多帧所述人形图像进行过滤之后，所述数据集构建方法还包括：
4.如权利要求1所述的数据集构建方法，其特征在于，在所述人形质量特征包括人形质量评分的情况下，所述基于所述人形质量特征对多帧所述人形图像进行过滤，包括：
5.如权利要求1所述的数据集构建方法，其特征在于，在所述人形质量特征包括人形质量评分的情况下，所述提取各帧所述人形图像的人形质量特征，包括：
6.如权利要求1至5任一项所述的数据集构建方法，其特征在于，所述第二人形轨迹有多条；所述基于所述第二人形轨迹构建人形...
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