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1.
行人再识别通过大时空范围内跨摄像机目标行人图像的检索与匹配,可实现人脸等生物特征失效情况下的行人关联,已成为智能视频监控系统的关键环节和支撑技术,并在智慧公安、智慧城市等国民经济建设中发挥了重要作用。近年行人再识别技术吸引了越来越多的关注,并取得了快速发展与进步。本文在对行人再识别技术进行简介的基础上,面向行人再识别的技术发展和落地应用需求与挑战,总结分析遮挡行人再识别、无监督行人再识别、虚拟数据生成、域泛化行人再识别、换装行人再识别、跨模态行人再识别和行人搜索等热点方向的前沿进展,归纳其发展现状和存在问题,最后对行人再识别技术的发展趋势进行展望。希望通过总结和分析,能够为研究人员开展行人再识别相关研究、推动行人再识别技术进步提供参考。  相似文献   
2.
目的 在真实行人识别场景中,获得准确的标注需要耗费大量人力,因此无监督领域自适应成为行人重识别具有潜力的研究方向,这类方法通常需要聚类生成伪标签,往往会存在噪音。此外,在行人搜索过程中,好的排序算法也是取得更好识别性能的关键,但寻常的Re-Ranking排序优化由于巨大的性能消耗,限制了在真实场景下的应用。针对这两个问题,本文提出了一个联合多网络、分摄像头训练的框架,利用时空信息对排序进行优化。方法对源域数据使用有监督进行预训练,利用未标记的目标域样本进行多个网络模型的深度互学习无监督训练,提高网络的泛化能力,同时在训练过程中进行分摄像头处理,减小跨摄像头的影响,提升伪标签的质量。在排序匹配阶段利用时空信息对排序进行优化,进一步提升匹配性能。结果 实验在2个跨域实验数据集上进行测试比较,在源域为DukeMTMC-ReID(Duke multi-tracking multi-camera re-identification)数据集,目标域为Market-1501数据集的实验中,本文方法的平均精度均值(mean average precision,mAP)和Rank1分别为82.5%和95...  相似文献   
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