行人重识别技术在洗煤厂中的应用研究

针对洗煤厂在行人重识别过程中由于设备遮挡、分辨率低、光线变化等原因造成行人身份识别为None及误识别的问题,基于FastReID算法对行人重识别技术进行优化。首先,设计了一种保存陌生人特征图的方法,以增加行人重识别技术的实用性;其次,根据初始行人身份信息,校正误识别行人身份信息,减少行人识别为None及误识别的次数;最后,优化人员特征图像库,补充行人特征图像,从而提高行人重识别的准确率。经实验表明,通过自动保存陌生人图像的方法在行人重识别过程中识别准确率可以达到91.87%,通过校正行人身份信息以及优化人员特征图像库的方法可以将行人身份识别为None次数及误识别次数均减少80%以上。

基于行人重识别技术的智能寻人系统研究

本文基于Yolov5、Deepsort算法、FastReID工具箱进行智能寻人软件系统研究,首先利用Yolov5目标检测输入的视频,提取当前帧的行人图像,运用Deepsort算法进行跟踪;然后运用FastReID算法将搜寻目标与检测的行人图像进行特征提取、相似度度量,最终实现对搜寻对象的重识别。实验结果表明,该方法在满足实时性要求的同时,提高了运行速度及匹配精度,可应用于寻找走失的儿童及老人。