【摘 要】
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行人重识别技术能自动研判视频监控以减少人工筛查成本,是计算机视觉领域的热点问题之一。在多摄像头场景下,同一行人在不同摄像头视角下的判别性特征难以提取、类间差异较少和类内差异较大、受摄像头周围环境造成的风格变化干扰等问题,造成行人重识别性能不足。针对以上问题,提出了基于注意力与多尺度分块的行人重识别算法（Person ReIdentification Algorithm Based on Atten
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行人重识别技术能自动研判视频监控以减少人工筛查成本,是计算机视觉领域的热点问题之一。在多摄像头场景下,同一行人在不同摄像头视角下的判别性特征难以提取、类间差异较少和类内差异较大、受摄像头周围环境造成的风格变化干扰等问题,造成行人重识别性能不足。针对以上问题,提出了基于注意力与多尺度分块的行人重识别算法（Person ReIdentification Algorithm Based on Attention and Multi Scale Partition,AMSP）。针对判别性特征难以提取,利用注意力机制对特征提取进行加强,并且基于空间与通道两个维度进行多级尺度分块,对人体部位进行局部多尺度、多维度的特征提取,解决了判别性特征难以提取的问题;针对类间差异较小和类内差异较大,采取联合学习方法,对所有特征利用分类损失外,再对全局特征联合使用三元组损失,抑制了类间差异较少和类内差异较大的问题。针对受摄像头规格、周围环境以及光线造成风格变化造成特征差异,引入了实例归一化去风格化模块,解决了由于风格变化造成干扰的问题。将提出的行人重识别算法在Market-1501、MSMT17以及Duke MTMC-Re ID公开数据集上进行了多项实验,在三个数据集上的m AP分别为90.5%、64.8%和82.2%,Rank＿1分别为95.7%、85.4%和92.3%,达到了目前最好的行人重识别算法的识别性能,并有一定程度的提升,证明了其有效性。最后将提出的基于注意力与多尺度分块的行人重识别算法与行人检测技术YOLOv5相结合,在某电气公司的园区场景下进行了多摄像头行人重识别追踪任务的应用,结果证明其具有一定的有可行性与应用性。并且为了满足实际复杂场景的适用,利用雾化、模糊等20种数据腐蚀操作对Market-1501数据集进行随机腐蚀得到Market-1501随机腐蚀数据集,将提出的行人重识别算法与基于软随机擦除与随机自身替换的数据增强方法相结合,在Market-1501随机腐蚀数据集上的m AP为38.6%,Rank＿1为65.5%,达到了领先水平。
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