基于FPGA深度學(xué)習(xí)的行人重識(shí)別研究

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摘要：文章提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的行人重識(shí)別算法，并利用FPGA硬件對該算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，最終實(shí)現(xiàn)一種新型的行人重識(shí)別技術(shù)的研究。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺;行人重識(shí)別;FPGA

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2022.01.012

中圖分類號：TP 18，TP 391.41                文獻(xiàn)標(biāo)示碼：A                  文章編碼：1672-7274（2022）01-0035-03

Research on Pedestrian re Recognition Based on FPGA Deep Learning

LI Wanghui， BAI Ganghua， LI Sujuan

（Hebi Vocational and technical college， Hebi 458030， China）

Abstract： This paper proposes a pedestrian re-identification algorithm based on deep learning， and uses FPGA hardware to experiment the algorithm， and finally realizes the research of a new pedestrian re-identification technology.

Key words： computer vision; pedestrian re-identification; FPGA

0   引言

近幾年，隨著生活水平的提高和科技的進(jìn)步以及眾多公共場所的人流量的持續(xù)增加，公共場所的安全防控和犯罪調(diào)查應(yīng)用也越來越廣泛，但是在多個(gè)攝像頭搜集到目標(biāo)人物信息后還需要進(jìn)行重新匹配和識(shí)別，當(dāng)前受拍攝角度、光照強(qiáng)度等因素的影響，大多采用人工的方式對信息進(jìn)行提取，這不僅會(huì)消耗大量的人力物力，而且還無法保證其準(zhǔn)確率，基于FPGA深度學(xué)習(xí)的行人重識(shí)別的研究應(yīng)運(yùn)而生[1]。（剩余3292字）