技术总结
本发明公开了一种高准确率的跨模态行人重识别方法，包括如下步骤：从数据集中获取真实的监控环境下的行人视频信息，处理得到行人图像样本和行人身份信息；搭建多尺度结合的双流跨模态深度网络，初始化网络参数，使用行人图像样本，行人身份信息作为监督信息，对所述双流跨模态深度网络进行有监督的训练；将感兴趣行人目标query作为所述双流跨模态深度网络的输入，双流跨模态深度网络将给出与query目标相似程度较高的行人目标列表。本发明既能同时处理两个模态的异质样本信息，提取样本中的模态共有特征，又能通过全局尺度和局部尺度的特征融合形成更加具有表征能力的特征。特征融合形成更加具有表征能力的特征。特征融合形成更加具有表征能力的特征。
技术研发人员：张立言 杜国栋 徐旭
受保护的技术使用者：南京航空航天大学
技术研发日：2021.03.05
技术公布日：2021/6/4