基于地图数据的时空联合模型的行人重识别方法及系统

摘要

本发明提供一种基于地图数据的时空联合模型的行人重识别方法及系统，包括监控视频数据的采集，包括采集城市区域的监控视频数据，提取包括行人的图像帧；基于行人图像进行预处理，将每张图像和其他图像配对，构建用于训练孪生网络的图像对；构建孪生网络学习输入图像对的视觉特征；使用交叉熵损失函数对网络计算损失；使用Adam优化方法对网络进行优化，更新孪生网络中的权重和偏置项；构建基于地图数据的时间概率模型；利用视觉概率和步时空概率，计算最终的联合时空概率，得到行人重识别结果。本发明借助现有的地图数据，挖掘数据中的时空信息，结合孪生网络获取的视觉特征信息，得到更精确的识别结果。