行人再识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111611846A(43)申请公布日2020.09.01(21)申请号202010246639.3(22)申请日2020.03.31(71)申请人北京迈格威科技有限公司地址100086北京市海淀区科学院南路2号融科资讯中心A座316-318(72)发明人林宇翔(74)专利代理机构北京润泽恒知识产权代理有限公司11319代理人王婷婷(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书3页说明书17页附图2页(54)发明名称行人再识别方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请实施例提供了行人再识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：利用特征提取网络得到待识别行人图像的所有待识别子特征图序列；基于待识别行人图像的所有待识别子特征图序列和每一个参考行人图像的所有参考子特征图序列，计算待识别行人图像与每一个参考行人图像的相似度；基于待识别行人图像与每一个参考行人图像的相似度，生成待识别行人图像的行人再识别结果。在待识别行人图像为待识别行人图像所属的全身图或非全身图的情况和/或参考行人图像为参考行人图像所属的参考行人的全身图或非全身图的情况下，均可以较为准确地计算待识别行人图像与参考行人图像的相似度，较为准确地完成行人再识别。CN111611846ACN111611846A权利要求书1/3页1.一种行人再识别方法，其特征在于，所述方法包括：将待识别行人图像输入到特征提取网络，得到特征提取网络输出的待识别行人图像的所有待识别子特征图序列，其中，特征提取网络被配置为：提取待识别行人图像的特征图；对于所有预设划分数量中的每一个预设划分数量，以所述预设划分数量，在从上至下的方向上对待识别行人图像的特征图进行划分，得到与所述预设划分数量相对应的待识别子特征图序列；将得到的所有待识别子特征图序列作为待识别行人图像的所有待识别子特征图序列；对于每一个参考行人图像，基于待识别行人图像的所有待识别子特征图序列和所述参考行人图像的所有参考子特征图序列，计算待识别行人图像与所述参考行人图像的相似度；基于待识别行人图像与每一个参考行人图像的相似度，生成待识别行人图像的行人再识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所有预设划分数量包括：n/2、n、至少一个其他预设划分数量，其中，n为所有预设划分数量中最大的预设划分数量，其他预设划分数量大于n/2并且小于n。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于待识别行人图像的所有待识别子特征图序列和所述参考行人图像的所有参考子特征图序列，计算待识别行人图像与所述参考行人图像的相似度包括：将待识别行人图像的待识别子特征图序列和所述参考行人图像的参考子特征图序列进行组合，得到与所述参考行人图像相关的多个子特征图序列组合，其中，每一个子特征图序列组合包括：一个参考子特征图序列、一个待识别子特征图序列；对于所述每一个子特征图序列组合，计算与所述子特征图序列组合相对应的每一个子特征图组合中的两个子特征图的相似度，所述子特征图组合包括：所述子特征图序列组合中的两个子特征图序列中的位于同一位置的子特征图；将计算出的所有相似度的平均值作为所述子特征图序列组合对应的相似度；基于所述每一个子特征图序列组合对应的相似度，计算待识别行人图像与所述参考行人图像的相似度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述每一个子特征图序列组合对应的相似度，计算待识别行人图像与所述参考行人图像的相似度包括：将所述每一个子特征图序列组合对应的相似度中的最小的相似度作为待识别行人图像与所述参考行人图像的相似度。5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在多个训练阶段对所述特征提取网络进行训练，其中，在每一个训练阶段，执行以下操作：对于每一个用于训练的行人图像，以所述用于训练的行人图像的预设保留比例，从所述用于训练的行人图像获取属于所述用于训练的行人图像的保留图像；将在所述训练阶段得到的所有保留图像划分为多组保留图像；对于所述多组保留图像中的每一组保留图像，利用特征提取网络提取所述一组保留图像中的每一个保留图像的特征图；对于所述每一个保留图像的特征图，以与所述保留图像2CN111611846A权利要求书2/3页所属的用于训练图像的预设保留比例相对应的预设划分数量，在从上至下的方向上对所述保留图像的特征图进行划分，得到所述保留图像的子特征图序列；至少基于所述每一个保留图像的子特征图序列，计算所述一组保留图像对应的所有损失；基于所述一组保留图像对应的所有损失，对所述特征提取网络的参数的参数值进行更新。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对于每一个训练阶段，在所述训练阶段中每一个用于训练的行人图像的预设