考虑到目前监控系统中在地域上的局限性,提出一种利用监控系统中相机的时空分布特征与图像的卷积特征融合的方法。在训练时除了需要训练用于提取图像特征的卷积神经网络,还需要计算出相机之间的时空分布。在预测时,先利用图像特征计算出检测图像的得分,然后通过对数加权的方法与时空特征融合,从而获得最终排序得分。结果表明,模型具有较好的识别性能,同时也更适合应用到真实跨视场连续跟踪的任务中。
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