【摘 要】
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现代社会发展越来越迅速,各国在公共安全方面投入的人力物力越来越多。伴随着监控技术的不断发展,许多公共场所都设有监控摄像头,比如公园、学校、医院、超市、车站等。面对复杂的海量的监控视频数据,人工处理效率越来越低,使用计算机处理海量的监控视频变得非常重要。因此,计算机视觉中的行人重识别是一个经典的值得讨论的问题。行人重识别是利用计算机视觉技术,在跨摄像头监控视频中识别并找到需要寻找的特定行人。它对建设
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现代社会发展越来越迅速,各国在公共安全方面投入的人力物力越来越多。伴随着监控技术的不断发展,许多公共场所都设有监控摄像头,比如公园、学校、医院、超市、车站等。面对复杂的海量的监控视频数据,人工处理效率越来越低,使用计算机处理海量的监控视频变得非常重要。因此,计算机视觉中的行人重识别是一个经典的值得讨论的问题。行人重识别是利用计算机视觉技术,在跨摄像头监控视频中识别并找到需要寻找的特定行人。它对建设智慧城市有着重要的意义,也对智能制造起着积极的促进作用。本论文主要是在深度学习的框架下,针对行人重识别问题进行了研究:首先,本论文对现有的行人重识别算法的研究现状和基本概念进行了深入的探讨。并对一些神经网络的基础知识进行了阐述。其次,对基于层级特征融合的特征提取网络进行了研究。阐述了选择基于层级特征融合的特征提取网络的基础网络模型的原因,详细介绍了改进前后的特征提取网络的结构体系图。再次,对多分支网络行人重识别算法进行了研究。针对ResNet50网络模型提取的特征进行了探讨,提出了一种新的行人重识别方法。本论文修改ResNet50网络模型,将获得的多个层级特征进行融合。对融合特征进行基础卷积和平均分割,一个分割成三部分,一个分割成四部分,形成多分支网络,最后计算损失函数。之后,对模型的训练过程以及测试过程进行了详细的描述。最后,本文在pytorch深度学习框架中对模型进行了实验验证及性能分析,证明本论文提出的行人重识别方法能得到精确度较高的行人匹配结果。
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