(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210726677.8 (22)申请日 2022.06.24 (71)申请人 苏州凌图科技有限公司 地址 215000 江苏省苏州市中国 （江苏） 自 由贸易试验区苏州片区苏州工业园区 星湖街328号创意产业园内5-B602单 元 (72)发明人 黄文丽　李艳生　杨活龙　 (74)专利代理 机构 北京酷爱智慧知识产权代理 有限公司 1 1514 专利代理师 李元军 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/762(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种行人重识别方法、 系统及存 储介质 (57)摘要 本发明实施例公开了一种行人重识别方法、 系统及存储介质， 方法包括： 从视频中获取每个 行人的全身检测框图； 调用特征提取模型对每个 行人的全身检测框图进行特征提取， 获取每个全 身检测框图的特征向量， 所述特征向量包括全局 特征和局部特征； 对特征向量进行聚类， 获取属 于同一个行人的不同全身检测框图； 其中， 所述 特征提取模 型通过训练初始特征提取模型获得； 所述特征提取模型包括串联的ResNet50模型和 注意力网格网络模型； 所述ResNet50模型第4层 的输出作为所述注意力网格网络模 型的输入， 所 述ResNet5 0模型第4层的瓶颈层的步长设置为1。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115116090 A 2022.09.27 CN 115116090 A 1.一种行 人重识别方法， 其特 征在于， 包括： 从视频中获取每 个行人的全身检测框图； 调用特征提取模型对每个行人的全身检测框图进行特征提取， 获取每个全身检测框图 的特征向量， 所述特 征向量包括全局特 征和局部特征； 对特征向量进行聚类， 获取属于同一个行 人的不同全身检测框图； 其中， 所述特 征提取模型通过训练初始特 征提取模型获得； 所述特征提取模型包括串联的ResNet50模型和注意力网格 网络模型； 所述ResNet50模 型第4层的输出作为所述注 意力网格网络模 型的输入， 所述ResNet50模 型第4层的瓶颈层的 步长设置为1。 2.如权利要求1所述的一种行人重识别方法， 其特征在于， 训练所述初始特征提取模型 获得所述特征提取模型， 包括： 获取训练数据集； 利用所述训练数据集对所述初始特 征提取模型进行训练， 获得 所述特征提取模型。 3.如权利要求2所述的一种行人重识别方法， 其特征在于， 所述利用所述训练数据集对 所述初始特 征提取模型进行训练， 获取 所述特征提取模型， 包括： S1： 将所述训练数据集输入所述初始特征提取模型， 对各身体检测框图进行特征提取， 得到特征标签； S2： 计算特 征标签和真实标签之间的误差； S3： 根据误差反向传播更新所述初始特 征提取模型的参数； S4： 重复步骤S1～S3， 直到所述初始特征提取模型收敛或达到指定的迭代次数， 得到所 述特征提取模型。 4.如权利要求3所述的一种行人重识别方法， 其特征在于， 同时获取训练数据集和验证 数据集； 且在步骤S4之后还 包括： S5:将所述验证数据集输入得到的所述特 征提取模型， 测试模型的精度。 5.如权利要求4所述的一种行人重识别方法， 其特征在于， 所述同时获取训练数据集和 验证数据集， 具体包括： 采集行人视频， 保存帧图像； 对帧图像进行 行人检测框提取， 并按检测框 裁剪出只包 含单个行 人的身体 检测框图； 人工找出属于同一个行人的身体检测框 图， 并标记上对应的行人编号， 汇总形成数据 集， 将所述数据集划分为训练数据集和验证数据集。 6.如权利要求5所述的一种行人重识别方法， 其特征在于， 每个所述帧图像之间的跨度 不小于设定帧数； 属于同一个行 人的身体 检测框图不少于设定张数。 7.如权利要求6所述的一种行人重识别方法， 其特征在于， 所述设定帧数为10帧； 所述 设定张数为3张。 8.如权利要求1所述的一种行人重识别方法， 其特征在于， 所述从视频中获取每个行人 的全身检测框图， 包括： 调用行人目标检测算法从所述视频中获取每 个行人的全身检测框图。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115116090 A 29.一种行人重识别系统， 其特征在于， 包括处理器、 输入设备、 输出设备和存储器， 所述 处理器、 输入设备、 输出设备和存储器相互连接， 其中， 所述存储器用于存储计算机程序， 所 述计算机程序包括程序指令， 所述处理器被配置用于调用所述程序指令， 执行如权利要求 1‑8任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序包括程序指令， 所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如 权利要求1 ‑8任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115116090 A 3