基于深度学习的行人重识别系统的设计与实现

作     者：吴巨峰 周强 沈楷 Wu Ju-feng;Zhou Qiang;Shen Kai

作者机构：桥梁结构健康与安全国家重点实验室湖北武汉430034 中铁大桥科学研究院有限公司湖北武汉430034 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 

基　　金：桥梁结构健康与安全国家重点实验室开放课题“面向桥梁及施工现场的智能识别技术研究”(编号:BHSKL20-11-GF) 湖北省重点研发项目“面向5G微型数据中心智能运维与数据安全关键技术研究及应用”(编号:2020BAA001)支持 

出 版 物：《工业信息安全》 (Industry Information Security)

年 卷 期：2022年第8期

页      码：35-45页

摘      要：行人重识别,是一种使用计算机视觉算法在图片或者视频中寻找指定行人的技术,是解决人脸识别中图像不清晰或者不存在等困难的有力补充。传统的行人重识别方法主要是手工提取特征和学习更好的距离(相似度)度量,由于不同摄像头拍摄的行人存在着姿态不同、背景不同、光线不同等各种问题,难以取得较好的识别效果。本文基于深度学习技术设计并实现了一个行人重识别系统,首先选用一个合适的行人重识别数据集,然后选用Rest Net、HA-CNN和FLMN模型对该数据集进行训练,使用训练好的权重模型对测试集进行测试,通过比较识别效果对模型进行性能评估,实验分析显示Resnet50网络和mid-level features训练出来的模型在工地行人数据集上的重识别效果可以达到85%以上,识别效果满足需求,并将该模型投入到实际的工地行人重识别项目中。最后对系统可能面临的安全威胁进行了简要分析,并列举了几种可行的安全威胁应对措施。

主 题 词：行人重识别 深度学习 神经网络 安全威胁应对 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203115298...