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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于行人重识别技术领域，具体涉及一种行人重识别方法及系统，基于预设条件对行人图像进行质量评估，筛选出高质量和低质量的图像。对于高质量图像，应用先进的关键点检测技术，精准定位行人身体的关键点，并据此自适应地将行人分割成多个部分，以便后续进行更精细的特征提取和识别。而对于低质量图像，则先通过基于知识蒸馏的图像超分辨率技术提升其质量，再进行与高质量图像相同的处理步骤。本发明实现了对监控视频中行人的高效识别，通过图像质量提升和部位自适应分割，提高了信息的利用性，不仅利用了冗余的低质量图片，而且充分利用了每张行人图像的局部信息，提高了识别的准确率和鲁棒性。
主权项：1.一种行人重识别方法，其特征是，包括以下步骤：获取监控视频，从监控视频中提取视频图像；对视频图像进行行人检测，得到行人检测框图像；对行人检测框图像进行行人目标轨迹跟踪，得到目标行人连续的图像序列；对所述图像序列进行图像质量评价，基于质量评价结果，将所述图像序列区分为第一质量图像和第二质量图像，所述第一质量图像的图像质量高于第二质量图像的图像质量；对第二质量图像进行图像超分辨处理；对第一质量图像和经过处理后的第二质量图像进行人体关键点检测，得到人体关键点检测结果；基于人体关键点检测结果进行部位自适应分割，提取全局特征和局部特征，融合两部分特征，得到最终行人重识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种行人重识别方法及系统
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