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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明涉及视频图像处理和模式识别技术领域，特别是指一种室内烟雾遮挡下的疏散人员识别方法及装置，方法包括：获取室内烟雾遮挡下疏散人员的样本集；构建疏散人员特征提取网络模型，包括：局部到全局的过渡并行模块、局部与全局增强交互模块以及多尺度特征平行提取模块；将样本集输入局部到全局的过渡并行模块、局部与全局增强交互模块以及多尺度特征平行提取模块，获得疏散人员特征图；根据疏散人员特征图，对疏散人员特征提取网络模型进行训练，获得训练好的疏散人员特征提取网络模型；获取待识别疏散人员的图像数据并输入训练好的疏散人员特征提取网络模型中，获得疏散人员的识别结果。采用本发明可提高识别室内烟雾场景下疏散人员准确性。
主权项：1.一种室内烟雾遮挡下的疏散人员识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取室内烟雾遮挡下疏散人员的样本数据；S2、构建疏散人员特征提取网络模型；所述疏散人员特征提取网络模型包括：局部到全局的过渡并行模块、局部与全局增强交互模块以及多尺度特征平行提取模块；其中，所述局部到全局的过渡并行模块包括：局部注意力模块以及全局注意力模块；其中，局部到全局的过渡平行模块，采用移位自注意力机制将不同特征信息交换，使局部特征和全局特征并行生成；局部到全局的过渡平行模块，避免不同区域的信息无法互相交换以及避免各图像块限制于一个固定的交互区域，使室内烟雾场景下疏散人员特征图中的全局信息和局部信息进行融合，平衡局部和全局信息之间的权重；S3、将所述样本数据输入所述局部到全局的过渡并行模块中，并行生成全局特征图与局部特征图；将所述全局特征图与局部特征图输入局部与全局增强交互模块中，获得局部与全局特征信息交互后的特征图；将所述局部与全局特征信息交互后的特征图输入多尺度特征平行提取模块中，获得疏散人员特征图；S4、根据所述疏散人员特征图，对所述疏散人员特征提取网络模型进行训练，获得训练好的疏散人员特征提取网络模型；S5、获取待识别疏散人员的图像数据；S6、将待识别疏散人员的图像数据输入所述训练好的疏散人员特征提取网络模型中，获得疏散人员的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种室内烟雾遮挡下的疏散人员识别方法及装置
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