行人重识别技术与YOLOv7的结合应用研究

姬晨 杰1, 陈祥 毅2, 乔昭 鑫1
1 太原科技大学 山西晋中 030024 2 福建省邮电学校 福建福州 350008

摘要

摘要：随着社会经济蓬勃发展，人身安全和财产安全备受关注。安防视频监控系统应运而生，但监控数据激增和目标筛选难题使人工处理不再足够。智能视频监控系统基于计算机视觉技术，采用图像处理和模式识别等技术对视频数据进行筛选、检测和分析。其中，行人重识别是核心功能，旨在准确跨监控镜头检测同一行人。

关键词

关键词：行人重识别；行人检测；深度学习；YOLOv7算法

参考

[1]Ouyang W ， Wang X. Joint Deep Learning for Pedestrian Detection[C].Sydney ， Australia: IEEE International Conference on Computer Vision， 2013[2]曹伊宁,李超,彭雅坤.基于改进 YOLOv7 的夜间行人检测算法[J].长江信息通信,2022,35(10):57-60.[3]郑佳卉.基于 YOLOv3 的行人视频目标检测方法[D].西安电子科技大学,2019.[4]邱青.基于FPGA的行人检测YOLO算法轻量化研究与实现[D].华南理工大学,2021