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基于深度学习的特定目标识别文献综述

 2020-04-28 08:04  

1.引言 我国平安城市建设发展迅速,利用众多的视频监控摄像头快速、准确获取场景中的人像信息对安防和公安刑侦业务十分重要。

到十三五初期,我国已初步建成覆盖主要大中小城市的视频监控网。

据统计,我国城镇视频监控镜头已经超过2500万个。

利用视频监控进行人脸识别和行人身份识别,越来越受到公安部门的重视。

随着摄像头网络规模和数量不断增加,所监控区域的环境越来越多样,人工分析视频图像因其效率低下、需要耗用大量人力资源而越来越跟不上当前公安业务发展的需求。

一方面,尽管基于人工智能技术的人脸识别在交通卡口和摄像头角度适合的情况下能够正常工作,但是多数监控中的人脸因图像质量不满足要求而无法进行识别;另一方面,利用视频监控进行案件侦破时,多数场合只能看清行人的身体部分,需要进行跨视域的连续跟踪查找。

行人再识别指的是对于某个摄像头中出现的一个行人,识别其是否在其它摄像头中再次出现。

基于行人再识别的连续跟踪,有可能在某个摄像头下能够获取到可以进行自动人脸识别的图像。

行人再识别是当前计算机视觉和模式识别领域中的前沿课题,对公安刑侦和安防监控具有非常重要的应用价值。

近年来,虽然单个摄像头视频序列分析技术已经取得了长足的进步,其中部分已经取得了实际的应用,但是,单个摄像头无法覆盖到更广大的区域,因此分析一个地区的视频信息需要综合多个摄像头的视频序列。

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