一种基于雷视融合的行人重识别方法

本发明属于计算机视觉与多模态传感器融合技术领域，具体涉及一种基于雷视融合的行人重识别方法，包括以下步骤：S01、获取行人图像和雷达数据，对行人图像和雷达数据进行预处理，构建行人数据集；S02、利用深度学习网络提取图片特征；S03、在执行S02的同时，通过特征提取网络提取包含时空信息的雷达特征；S04、构建融合网络架构，将图片特征与雷达特征进行特征级融合；S05、通过对特征相似度进行比较，得到行人重识别结果。本发明可以解决现有技术中跨摄像头匹配精度低、环境变化影响大、跨摄像头视角差异导致的特征匹配偏差等问题，能够提升复杂光照/遮挡场景下的行人重识别准确率，提高行人重识别的精度和鲁棒性，具有较好的市场应用前景。