【摘 要】
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行人重识别算法可进行跨摄像头的行人检索,在变电站智能视频监控、智能安防等领域具有广阔的应用前景。本文从理论研究与实际工程应用两方面着手,研究了一种基于在线层次聚类的无监督行人重识别方法,并将其应用于变电站人员重识别中。本文取得的主要研究成果如下:（1）提出了一种基于在线聚类的模型同步训练范式。根据特征空间局部范围内样本分布信息,每一次训练迭代后进行训练样本标签调整,实现了模型参数与伪标签同步更新,
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行人重识别算法可进行跨摄像头的行人检索,在变电站智能视频监控、智能安防等领域具有广阔的应用前景。本文从理论研究与实际工程应用两方面着手,研究了一种基于在线层次聚类的无监督行人重识别方法,并将其应用于变电站人员重识别中。本文取得的主要研究成果如下:（1）提出了一种基于在线聚类的模型同步训练范式。根据特征空间局部范围内样本分布信息,每一次训练迭代后进行训练样本标签调整,实现了模型参数与伪标签同步更新,有效地解决了信息滞后的问题。通过实验对比了不同伪标签更新速率的效果,验证了使用在线聚类进行伪标签生成的有效性。（2）提出一种自上而下的多层次动态聚类方法。该方法包含簇拆分与簇聚合两个子模块,两者均基于标签传播算法进行调整与更新。簇拆分模块用于拆分伪标签簇,有利于提升伪标签的精确率。簇聚合模块用于聚合相邻伪标签簇,可提升伪标签的召回率。实验结果表明,多层次动态聚类方法可以更好地对行人的多层次语义信息进行捕捉,从而有效提升模型性能。（3）基于公开数据集与变电站人员数据集,对所提算法的有效性与鲁棒性进行了验证。本文算法在Market-1501、Duke MTMC-Re ID与MSMT17公开数据集取得了超越现有无监督行人识别算法的精度。此外,本文基于多目标追踪算法构建变电站人员数据集,并针对实际场景特点在算法上增加帧间平均融合模块,通过实验验证了所提算法的性能。
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