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申请/专利权人：南方科技大学
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247839A
主分类号：G06V40/20
分类号：G06V40/20;G06V40/10;G06V10/82;G06V20/40;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/088
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明适用计算机技术领域，提供了一种基于大视觉模型的步态识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：从输入的彩色行人视频获取待处理的视频帧图像，使用大视觉模型提取视频帧图像的不同粒度的多个第一通用特征图，对多个第一通用特征图进行特征拼接，得到第三通用特征图，使用自编码器将最粗粒度的第二通用特征图中的行人和背景分离，得到行人掩码图，基于行人掩码图和第三通用特征图，获取通用行人特征图，对通用行人特征图中与行人身份无关的服装特征进行过滤，以得到外形特征图以及步态特征图，基于外形特征图以及步态特征图，确定视频帧图像中行人的身份，从而提高了该步态识别方法的泛化性和精确度。
主权项：1.一种基于大视觉模型的步态识别方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：从输入的彩色行人视频获取待处理的视频帧图像，使用大视觉模型提取所述视频帧图像的不同粒度的多个第一通用特征图；将所述多个第一通用特征图中最粗粒度的通用特征图设置为第二通用特征图，并对所述多个第一通用特征图进行特征拼接，得到第三通用特征图，使用自编码器将所述第二通用特征图中的行人和背景分离，得到行人掩码图；基于所述行人掩码图和所述第三通用特征图，获取通用行人特征图，对所述通用行人特征图中与行人身份无关的服装特征进行过滤，以得到外形特征图以及步态特征图；基于所述外形特征图以及步态特征图，确定所述视频帧图像中行人的身份。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方科技大学 基于大视觉模型的步态识别方法、装置、设备及存储介质
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