基于FPGA深度學(xué)習(xí)的行人重識別研究

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

關(guān)鍵詞：計算機視覺;行人重識別;FPGA

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2022.01.012

中圖分類號：TP 18，TP 391.41                文獻標(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，但是在多個攝像頭搜集到目標(biāo)人物信息后還需要進行重新匹配和識別，當(dāng)前受拍攝角度、光照強度等因素的影響，大多采用人工的方式對信息進行提取，這不僅會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)的行人重識別的研究應(yīng)運而生[1]。（剩余3292字）