技术特征：
技术总结
本发明提供了一种基于深度神经网络的行人属性识别方法、装置及存储介质，该方法包括：获取步骤，获取待识别的行人图像；检测步骤，使用第一深度神经网络模型对行人图像进行人体部位检测，获得人体部位信息和附属物信息；识别步骤，使用第二深度神经网络模型对人体部位信息和附属物信息进行识别得到行人属性信息。本发明通过第一深度神经网络模型获得人体部位信息和附属物信息，然后再使用第二深度神经网络模型对所述人体部位信息和附属物信息进行识别得到行人属性信息，即本发明中采用由粗到细对行人进行精细识别，并在第二深度神经网络模型设计了对人体部位及附属物进行局部细粒度属性识别的局部处理块，提高了人体部位和附属物识别的准确度。
技术研发人员：纪长进;郑少明;郭任煌;郑汉军;陈思德;李剑煜;邱锋兴;黄惠海;罗佳;王毅宏
受保护的技术使用者：厦门安胜网络科技有限公司
技术研发日：2018.08.29
技术公布日：2019.06.25