一种全天候行人重识别方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111680564B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010388048.X

    申请日:2020-05-09

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种全天候行人重识别方法、系统、设备及存储介质,包括如下步骤,采集行人的可见光图像和红外图像,构建行人图像数据库;通过多光谱融合算法对数据库中的可见光图像和红外图像进行融合,并对融合后的图像进行检测,得到检测图像数据集;将检测图像数据集输入预设的行人重识别模型进行训练,得到训练后的行人重识别模型;将待匹配行人图像输入训练后的行人重识别模型,获取行人重识别结果;本发明通过采集行人的可见光图像及红外图像,并通过多光谱融合算法对可见光图像及红外图像进行融合,结合红外图像采集和可见光图像采集的优点,防止暗光、遮挡等情况,能够进行全天候的行人重识别。

    一种全天候行人重识别方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111680564A

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN202010388048.X

    申请日:2020-05-09

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种全天候行人重识别方法、系统、设备及存储介质,包括如下步骤,采集行人的可见光图像和红外图像,构建行人图像数据库;通过多光谱融合算法对数据库中的可见光图像和红外图像进行融合,并对融合后的图像进行检测,得到检测图像数据集;将检测图像数据集输入预设的行人重识别模型进行训练,得到训练后的行人重识别模型;将待匹配行人图像输入训练后的行人重识别模型,获取行人重识别结果;本发明通过采集行人的可见光图像及红外图像,并通过多光谱融合算法对可见光图像及红外图像进行融合,结合红外图像采集和可见光图像采集的优点,防止暗光、遮挡等情况,能够进行全天候的行人重识别。

    一种自动分类垃圾桶及其分类方法和系统

    公开(公告)号:CN111517034A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010388293.0

    申请日:2020-05-09

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种自动分类垃圾桶及其分类方法和系统,垃圾桶包括桶体、垃圾图像采集箱、垃圾回收桶和控制分类装置,首先通过垃圾图像采集箱对放入的垃圾进行图像采集,然后将采集到的垃圾信息传入到控制分类装置中,控制分类装置中包括控制系统和嵌入在控制系统中训练完成的VGG16卷积神经网络模型,利用训练后的VGG16卷积神经网络模型对垃圾图像处理和垃圾种类识别,实现对垃圾进行分类,并将识别后的垃圾分类信息传输给控制系统,在控制系统的作用下,将垃圾自动置入相应的垃圾回收桶内,实现了垃圾的自动分类,从源头上提高了自动分类垃圾桶的智能化,实现真正的自动分类,减少人为的操作,提高了自动分类垃圾桶分类的精确性。

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