[01920543]一种视频和无线融合的大规模人群分析方法
交易价格:
面议
所属行业:
类型:
发明专利
技术成熟度:
正在研发
专利所属地:中国
专利号:CN202110390587.1
交易方式:
技术转让
联系人:
所在地:内蒙古自治区呼和浩特市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明公开了一种视频和无线融合的大规模人群分析方法,包括:获取视频和WiFi两种模态的原始数据;对两模态原始数据分别进行时空对准并得到两模态第一数据;对所述两模态第一数据进行特征提取得到两模态特征数据;对两模态特征数据进行特征融合并得到融合数据,对融合数据解码并输出人群统计结果;利用视频模态原始数据标注对所述WiFi模态原始数据进行标记;子模型及总体模型的训练。本发明针对视频数据创新地采用了结合注意力机制的CNN模型进行特征提取;利用兼顾时间单向和空间四向的2D-RNN结构来建模二维输入特征数据,提高了人群分析精度;使用子模型预训练和单模态有限标注监督迁移的方法,解决大模型训练以及多模态标记数据获取成本过高的难题。同时,各子模型采用不同的有针对性的数据源进行预训练,整合后的模型通过微调进行优化。
本发明公开了一种视频和无线融合的大规模人群分析方法,包括:获取视频和WiFi两种模态的原始数据;对两模态原始数据分别进行时空对准并得到两模态第一数据;对所述两模态第一数据进行特征提取得到两模态特征数据;对两模态特征数据进行特征融合并得到融合数据,对融合数据解码并输出人群统计结果;利用视频模态原始数据标注对所述WiFi模态原始数据进行标记;子模型及总体模型的训练。本发明针对视频数据创新地采用了结合注意力机制的CNN模型进行特征提取;利用兼顾时间单向和空间四向的2D-RNN结构来建模二维输入特征数据,提高了人群分析精度;使用子模型预训练和单模态有限标注监督迁移的方法,解决大模型训练以及多模态标记数据获取成本过高的难题。同时,各子模型采用不同的有针对性的数据源进行预训练,整合后的模型通过微调进行优化。