一种基于深度学习的行人跟踪与重识别方法

一种基于深度学习的行人跟踪与重识别方法，包括以下步骤；步骤1：对视频图像逐帧进行行人目标检测；步骤2：采用DeepSort模型对步骤1中每帧检测到的行人进行特征提取，生成.npy文件；步骤3：采用Fastreid进行行人重识别检测，根据预设的行人图片底库进行特征提取，生成.npy文件；步骤4：将每个行人目标的特征提取结果与特定行人底库的特征提取结果进行余弦相似度计算，如果大于阈值γ，则判别为需要重识别的特定行人目标，并进行行人的跟踪，否则不进行目标跟踪；本发明可精确定位出跨时间、跨区域、跨摄像头的特定行人，并可通过实时视频进行推理与检测，并通过一系列的改进达到最优的效果，最终完成项目落地，以后可普遍应用于智能监控、智能安防等系统。

《一种基于深度学习的行人跟踪与重识别方法》是一发明专利，专利号为 2022106578486，当前法律状态为已下证，由烟台大学提出申请，发明人为王璇;宋永超;吕骏;王莹洁;徐金东;赵金东;阎维青;雷明威;李凯强，申请日期为2022-06-10，公开（公告）日期为2026-02-06，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/10 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：信息技术、行人重识别、行人跟踪、深度学习、视频监控、特征匹配、身份检索、安防识别。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种基于深度学习的行人跟踪与重识别方法，包括以下步骤；步骤1：对视频图像逐帧进行行人目标检测；步骤2：采用DeepSort模型对步骤1中每帧检测到的行人进行特征提取，生成.npy文件；步骤3：采用Fastreid进行行人重识别检测，根据预设的行人图片底库进行特征提取，生成.npy文件；步骤4：将每个行人目标的特征提取结果与特定行人底库的特征提取结果进行余弦相似度计算，如果大于阈值γ，则判别为需要重识别的特定行人目标，并进行行人的跟踪，否则不进行目标跟踪；本发明可精确定位出跨时间、跨区域、跨摄像头的特定行人，并可通过实时视频进行推理与检测，并通过一系列的改进达到最优的效果，最终完成项目落地，以后可普遍应用于智能监控、智能安防等系统。

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