一种基于yolov3的行人检测及步态识别的方法

发明专利无效专利

申请号：
CN202010654323.8
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-07-09
申请人：
深兰人工智能芯片研究院（江苏）有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于yolov3的行人检测及步态识别的方法
申请号	CN202010654323.8	申请日期	2020-07-09
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-14	公开/公告号	CN111539396A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	深兰人工智能芯片研究院（江苏）有限公司	申请人地址	江苏省常州市武进区常武中路18号常州科教城创研港4号楼103 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深兰人工智能芯片研究院（江苏）有限公司	当前权利人	深兰人工智能芯片研究院（江苏）有限公司
发明人	陈海波
代理机构	常州佰业腾飞专利代理事务所（普通合伙）	代理人	滕诣迪

摘要

本发明公开了一种基于yolov3的行人检测及步态识别的方法，包括建立yolov3分类特征模型步骤，使用变粒度HOG和CSLBP的方法提取行人轮廓的全局特征以及行人局部的细节纹理特征；检测行人目标区域及步态识别检测步骤，采用SEF‑GHEI能量图进行检测。该方法主要是先通过yolov3网络对行人进行进行检测定位，然后使用基于SEF‑GHEI及协同表示的步态识别方法对检测到的行人进行身份识别。本发明算法与基于步态高斯及稀疏表示的步态识别准确率相比，本发明所采取的方法使步态识别准确率平均提高了1.5%左右，比基于协同表示的步态识别准确率平均提高了1.13%。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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