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申请/专利权人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所
摘要：本发明涉及一种基于双流网络的多模态行人重新识别和检索方法，包括：获取目标行人的视频序列和经目标行人散射和反射的WiFi信号；将视频序列和WiFi信号输入至行人重识别模型中，完成目标行人的重识别任务；其中，行人重识别模型包括：视频特征提取模块、WiFi特征提取模块和特征融合模块；所述行人重识别模型的损失函数包括交叉熵损失、三元组损失、视觉‑WiFi对比损失、视觉‑WiFi距离损失，其中，交叉熵损失和三元组损失用于完成多模态行人重识别任务，视觉‑WiFi对比损失和视觉‑WiFi距离损失用于完成WiFi信号和视频对应检索任务。本发明能够在各种背景下识别出同一行人目标。
主权项：1.一种基于双流网络的多模态行人重新识别和检索方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标行人的视频序列和经目标行人散射和反射的WiFi信号；将所述视频序列和WiFi信号输入至行人重识别模型中，完成目标行人的重识别任务；其中，所述行人重识别模型包括：视频特征提取模块，用于提取所述视频序列的特征，得到视频特征向量；WiFi特征提取模块，用于提取WiFi信号的特征，得到WiFi信号特征向量；特征融合模块，用于将视频特征向量和WiFi信号特征向量进行融合，完成目标行人的重识别任务；所述行人重识别模型的损失函数包括交叉熵损失、三元组损失、视觉-WiFi对比损失、视觉-WiFi距离损失，其中，所述交叉熵损失和三元组损失用于完成多模态行人重识别任务，所述视觉-WiFi对比损失和视觉-WiFi距离损失用于完成WiFi信号和视频对应检索任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 一种基于双流网络的多模态行人重新识别和检索方法
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