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一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法与流程

2022-02-25 22:34:32 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法,其特征在于,包括:实时获取待重识别的行人图像数据;将该数据输入到训练好的基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别模型中,输出遮挡行人重识别结果;对基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别模型进行训练的过程包括:s1:获取原始行人图像数据;对获取的数据进行预处理,将预处理后的数据进行划分,得到训练集和测试集;s2:将训练集的数据输入到模型的多粒度特征提取器中提取行人的特征,得到不同尺度的特征映射,将不同尺度的特征映射输入到不同分支;s3:根据特征映射计算注意力遮挡感知,得到增强后的上一分支行人特征;s4:利用多粒度信息传递,将上一分支的特征映射传递到当前分支;s5:根据传递特征映射和当前分支的特征映射计算注意力遮挡感知,得到增强后的当前分支行人特征,实现遮挡由粗到细的擦除;s6:将经过所有分支处理得到的行人特征concat拼接在一起,输出基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别模型擦除遮挡后的行人特征;s7:根据得到的行人特征构建模型的损失函数;s8:将测试集中的数据输入到模型中,不断调整模型的参数,当损失函数值最小时完成模型的训练。2.根据权利要求1所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法,其特征在于,多粒度特征提取器提取行人的特征包括:采用单帧提取器在不同阶段对数据进行提取,得到不同尺度的特征映射;将不同尺度的特征映射输入到不同分支前部的卷积层,每个分支前部的卷积层对不同尺度的特征映射进行调整,得到调整好的特征映射。3.根据权利要求1所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法,其特征在于,根据特征映射计算注意力遮挡感知的过程包括:将分支的特征映射分别沿水平方向和竖直方向进行划分,得到分区;计算每个分区的注意力分数;根据注意力分数,获取注意力掩膜;根据注意力掩膜,得到增强后的行人特征。4.根据权利要求3所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法,其特征在于,计算每个分区的注意力分数的过程为:分区中的映射特征通过3
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3卷积滤波器和1
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1卷积滤波器处理后,再经过批处理归一化处理,从通道和空间位置的角度计算各个分区中的像素与整个图像中所有像素的关系,根据各个分区中的像素与整个图像中所有像素的关系计算出每个分区的注意力分数。5.根据权利要求1所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法,其特征在于,利用多粒度信息传递,将上一分支的特征映射传递到当前分支的过程包括:对上一分支的特征映射和当前分支的特征映射作初步处理,使得两个特征映射保持一样的维度;将初步处理后的两个特征映射进行concat拼接;完成对拼接在一起的特征映射的聚合;将聚合的特征映射输入给当前分支。
6.根据权利要求5所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法,其特征在于,初步处理的过程包括:使用1
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1卷积滤波器调整上一分支特征映射的通道c数量,使得上一分支特征映射的通道c数量与当前分支特征映射的通道c数量一致;使用双线性插值对上一分支特征映射和当前分支特征映射进行采样,使得上一分支特征映射的大小与当前分支特征映射的大小一致。7.根据权利要求5所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法,其特征在于,对拼接在一起的特征映射的聚合过程包括:将特征映射经过一个1
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1卷积滤波器和批处理归一化,最后利用relu激活后完成聚合。8.根据权利要求1所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法,其特征在于,多粒度特征提取器为共享权重的单帧特征提取器resnet-50。9.根据权利要求1所述的一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法,其特征在于,基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别模型的损失函数表达式为:于,基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别模型的损失函数表达式为:于,基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别模型的损失函数表达式为:其中,l为模型的总损失,l
tr
为硬采样三重组损失,l
ce
为平滑标签的交叉熵损失,分别表示目标、正样本、负样本的特征映射;l
tr
(f
i
)表示分支的硬采样三重组损失,l
ce
(v
i
)表示分支的平滑标签的交叉熵损失,n示样本个数,m表示边界距离;表示模型输出的特征嵌入,w
t
、b
t
、b
k
表示可学习参数矩阵,y
t
为对应的真实身份标签,c表示训练集的标签种类数。

技术总结
本发明属于计算机视觉领域,涉及一种行人重识别方法,尤其涉及一种基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别方法;该方法包括:实时获取待重识别的行人图像数据;将该数据输入到训练好的基于多粒度遮挡感知的遮挡行人重识别模型中,输出遮挡行人重识别结果;本发明对比固定分割和单一级别的方法,增强了特征多样性;对比仅使用沿高度维度水平分割的方法,添加垂直划分以应对任意分布的语义信息;对比一步预测的方法,在多个级别上进行多步预测以提升精度,实现更精确的遮挡行人重识别。实现更精确的遮挡行人重识别。实现更精确的遮挡行人重识别。


技术研发人员:冷佳旭 汪海涛 高新波 王烨 胡波
受保护的技术使用者:重庆邮电大学
技术研发日:2021.10.27
技术公布日:2022/2/24
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