【摘 要】
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从分布在大街小巷以及关键位置的监控视频中,第一时间识别出异常行人,是应对突发异常事件的关键。但因行人姿态动态变化、视频图像分辨率存在差异等问题,对可疑对象的精准识别与预警带来了极大挑战。论文基于人体解析、超分辨率重建等相关技术理论,提出了基于人体结构分析的局部特征融合方法及基于超分辨率重建的行人重识别模型。实现了对异常行人的高效识别,为突发异常事件的高效应对赢得了时间。论文的主要创新性工作如下:（
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目:“基于超算的跨网络大规模多源数据实时分析方法研究”（U2003208）；
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从分布在大街小巷以及关键位置的监控视频中,第一时间识别出异常行人,是应对突发异常事件的关键。但因行人姿态动态变化、视频图像分辨率存在差异等问题,对可疑对象的精准识别与预警带来了极大挑战。论文基于人体解析、超分辨率重建等相关技术理论,提出了基于人体结构分析的局部特征融合方法及基于超分辨率重建的行人重识别模型。实现了对异常行人的高效识别,为突发异常事件的高效应对赢得了时间。论文的主要创新性工作如下:（1）基于人体结构分析的局部特征融合方法。针对监控数据中行人姿势动态变化、无关背景干扰等问题,论文基于人体语义部位特征约束与人体比例分割,实现对行人特征对齐匹配。基于金字塔模型的特征融合方法实现了粗粒度的全局特征到细粒度的局部特征之间平滑过渡的过程。实验表明,在Rank-1和m AP等关键指标上,均优于PCB和MGN等经典模型。（2）基于超分辨率重建的跨分辨率行人重识别。针对监控场景下的分辨率差异问题,论文基于超分辨率重建技术实现了跨分辨率条件下的行人重识别。在超分辨率重建模块中融入通道注意力机制,使得网络聚焦于关键的高频信道。在多分辨图像统一表征模块中,设计了双通道特征提取流,提取不随图像分辨率变化的特征表达。整体模型在模拟的多分辨率数据上进行训练与测试。实验表明,在Rank-1和Rank-5关键指标上,均优于于SING、CSR-GAN模型等经典模型。（3）面向监控数据的智能重识别系统。针对监控视频数据量指数级增长,人工排查无法在短时间内发现可疑对象的问题。将论文提出的基于人体结构分析的特征融合模型和基于超分辨率重建的行人重识别模型,应用于面向监控数据的智能重识别系统。实现了对可疑对象快速高效地识别。应用于实际的监控场景中,缓解了对异常行人疏忽和遗漏问题,为社会治理提供了有效的支持。图48幅,表11个,参考文献76篇
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