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题名基于多源信息的行人再识别研究综述
被引量：1
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作者
杜卓群
胡晓光
杨世欣
李晓筱
王梓强
蔡能斌
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机构
中国人民公安大学信息与网络安全学院
中国人民公安大学侦查学院
上海市现场物证重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第14期1-14,共14页
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基金
中国人民公安大学公共安全行为科学实验室开放课题(2021SYS03)
国家重点研发计划项目
+1 种基金
中国人民公安大学专项项目(2020JWCX08)
上海市现场物证重点实验室开放课题基金(2020XCWZK05)。
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文摘
随着计算机视觉技术的不断发展,行人再识别技术在安防、侦查和智能监控等领域发挥了巨大的作用,成为了当下的研究热点。传统的行人再识别技术聚焦于摄像机采集到的可见光图像这一视觉信息的研究,并且在实验室条件下已经达到了较好的效果,但在光照情况差、目标遮挡、画质模糊等不利条件下,算法的识别率出现了断崖式的下降。如今视觉信息不单单再聚焦于可见光图像,而是引入了红外图像、深度图像、素描人像等信息用以提高算法的识别率。与此同时,文本信息和时空信息的应用同样也提升了行人再识别算法的性能。但由于各个模态间存在天然差异,如何连接多种信息成了多源信息行人再识别研究的主要问题。对近年公开发表的多源信息行人再识别研究论文的梳理,阐述了行人再识别的研究现状、技术困难以及未来的发展趋势。
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关键词
行人再识别
深度学习
多源信息行人再识别
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Keywords
pedestrian re-identification
deep learning
multi-source information pedestrian re-identification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于T-S模糊神经网络的地铁深基坑安全预警
被引量：17
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作者
王乾坤
年春光
杨冬
张雨峰
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机构
武汉理工大学土木工程与建筑学院
武汉地铁集团有限公司质量安全部
保利(武汉)房地产开发有限公司
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期161-167,共7页
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文摘
为提高地铁深基坑施工安全预警的准确性和高效性,针对传统预警信息分析处理过程中存在的单指标评判、人为随意决策、不同指向的信息错误组合等问题,提出基于T-S模糊神经网络的多信息融合模型。以黄浦新城站深基坑工程为背景,从空间区位和事故警情2个方面识别与筛选安全预警信息源;运用T-S模糊神经网络构建多信息融合模型,选取大量样本对模型进行训练与检测,以提高模型的有效性和泛化能力;融合预警信息并对融合结果进行分析。结果表明：空间区位和事故警情的融合结果与现场的警情位置和警情类型相吻合,证明该融合模型在深基坑施工安全预警中具有可行性与适用性。
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关键词
T-S模糊神经网络
地铁深基坑
安全预警
多源信息识别
多源信息融合
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Keywords
T-S fuzzy neural network
metro deep foundation pit
safety early warning
multi-source information identification
multi-source information fusion
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分类号
X928.03
[环境科学与工程—安全科学]
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