一种基于行人重识别的员工特定行为记录方法

摘要

基于行人重识别的员工特定行为记录方法，首先构造基于yolo的行人检测模型、基于mgn的行人重识别模型、基于densenet的多任务卷积神经网络；然后分别用VOC数据集训练行人检测模型，market1501数据集训练行人重识别模型，BOT数据集训练多任务卷积神经网络；进一步的，利用行人重识别模型制作员工特征库；最后，读取监控画面，行人检测模型检测出行人，行人重识别模型提取行人特征，与员工特征库进行对比从而判断身份，再利用多任务卷积神经网络对员工图像进行动作识别，保存员工特定动作的图像。最终实现对员工特定动作进行记录的功能，该解决方案具有通用性。