基于人员再识别的综合管廊智慧监管系统

本文提出一种改进的卷积神经网络算法,对于进入综合管廊的人员做出识别。在特征提取阶段,对人员的步态姿态以及衣着服饰进行提取。同时,采用梯度优化算法对CNN模型进行训练,从而加强人体动作识别。在特征融合阶段,通过加权求和融合上述两类特征,并采用softmax分类器对人体动作进行分类识别。在公开数据集以及综合管廊数据集上的实验结果表明,该方法能够对管廊内部人员进行有效识别。