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深度学习--行人重识别技术（超分辨率网络+ResNet101）附数据集

news 2025/9/30 7:50:26

1.行人重识别技术简介

行人重识别（Person Re-identification，简称 Re-ID）是计算机视觉领域中一项核心且具有挑战性的技术，其核心目标是在不同时间、不同摄像头（非重叠视场）拍摄的图像或视频序列中，准确识别并匹配出同一个行人，本质上解决的是 “跨摄像头追踪特定行人” 的问题，是实现智能安防、智慧交通、无人零售等场景中 “全链路人员监控与管理” 的关键技术之一。

2.发展现状和现存的挑战

行人重识别技术近年来在深度学习的驱动下实现了显著突破，发展现状呈现出算法性能跃升与实用化落地加速的双重特征。在算法创新方面，以 CVPR2025 上北航团队提出的 Pose2ID 框架为代表，通过特征中心化理念打破了传统模型对训练数据的强依赖，其零训练模式在 Market1501 数据集上实现 mAP 52.81%、Rank-1 78.92% 的成绩，较基线提升超 50%，且在红外 - 可见光跨模态场景（SYSU-MM01 数据集 All-search 模式 mAP 76.44%）和遮挡场景（Occluded-ReID 数据集 mAP 89.34%）中均展现出优异鲁棒性。同时，模型轻量化成为落地关键方向，如基于深度可分离卷积的 OSNet 网络结合组特征注意力模块，在边缘设备上实现了低算力消耗下的高效推理，部分轻量化模型在 Jetson Nano 等设备上算力消耗降低 50%，且 GPU 推理速度可达 280FPS，满足无人机巡检、智能穿戴等场景需求。

但该技术仍面临诸多现实挑战。场景干扰因素始终是核心瓶颈：光照变化会导致行人外观特征剧烈波动，低光环境下传统模型识别准确率常下降 30% 以上；遮挡问题在密集场所尤为突出，部分遮挡场景中特征完整性缺失直接影响匹配精度；视角变换与低分辨率图像则进一步加剧了特征提取难度，监控摄像头拍摄的低清画面往往难以捕捉关键身份信息。跨域泛化能力不足同样制约应用，训练数据与实际场景的差异会导致模型性能骤降，例如实验室数据集训练的模型在真实地铁、机场场景中常出现泛化失效。此外，大规模应用中的效率平衡难题尚未完全解决，尽管轻量化模型取得进展，但百万级图库的实时检索与边缘设备的低功耗部署仍需在准确率与计算成本间寻找更优解，而跨模态数据（可见光、红外、素描等）的统一特征表示也仍是待突破的技术难点。

3.算法架构

3.1算饭整体架构

本算法设计结构如图 1 所示，其核心思路是通过 “超分辨率增强 - 深度特征提取” 的两步式流程，解决低分辨率行人图像在重识别任务中细节缺失、特征模糊的问题。具体而言，该架构以低分辨率行人图像作为输入，首先借助 SRGAN（超分辨率生成对抗网络）模块对图像进行分辨率提升：通过生成器网络学习高分辨率图像的细节映射规律，结合判别器的对抗训练优化生成效果，有效恢复低清图像中行人的衣物纹理、配饰细节等关键身份信息，为后续特征提取奠定高质量图像基础。随后，经过超分辨率增强后的高清晰度行人图像被送入 ResNet101 网络 —— 该网络通过多层残差块结构缓解深度网络训练中的梯度消失问题，能够从增强后的图像中稳定提取具有强判别性的深度视觉特征，这些特征最终将用于行人身份的判别与特征度量，为行人重识别任务的精准匹配提供核心支持。

3.2增强分辨率模块

超分辨率网络（Super-Resolution Network，简称 SR 网络）是深度学习领域中用于图像质量提升的核心架构，其核心原理是通过模型学习低分辨率（Low-Resolution, LR）图像与高分辨率（High-Resolution, HR）图像之间的映射规律，从像素信息有限、细节模糊的 LR 图像中，精准恢复被压缩或丢失的高频细节（如边缘轮廓、纹理图案、微小特征等），最终输出符合视觉真实性的 HR 图像，本质上解决了 “从低维像素信息重建高维细节特征” 的图像增强问题。在实际应用中，低分辨率图像（如远距离监控拍摄的行人图像）常因缺乏衣物纹理、配饰等关键信息，难以满足后续任务（如行人重识别的特征提取）需求，而超分辨率网络通过生成器与判别器的协同训练（如 SRGAN 架构）或残差块的特征优化（如 SRResNet 架构），既能通过生成器学习 HR 图像的细节分布规律，生成具备丰富细节的初步 HR 图像，又能借助判别器对生成图像与真实 HR 图像的差异进行判别，不断优化模型参数以减少 “伪细节”（如虚假纹理、色彩失真）的产生；部分轻量化架构还会通过深度可分离卷积、注意力机制等设计，在保证细节恢复精度的同时，提升模型推理速度，确保在边缘设备（如监控终端、嵌入式设备）上高效运行，为后续的图像分析、特征提取等任务提供高质量的图像输入基础

3.3特征提取ResNet101

在行人重识别任务中，该残差结构的核心应用场景是行人深度特征提取：实际操作中通常将网络截断至 conv5_x 层，对其输出的 7×7×2048 特征图进行全局池化处理，将二维特征图转化为 2048 维的一维特征向量，作为行人的核心身份表征。值得注意的是，conv4_x 层因包含最多的 23 个残差块，具备更强的特征挖掘能力 —— 既能深入图像深层语义，精准捕捉行人衣物纹理、配饰样式、身形轮廓等关键身份信息，又能通过多层特征优化增强模型抗干扰性，有效减轻光照强弱变化、背景杂乱干扰等复杂场景因素对特征提取的影响，最终输出更具判别性的行人特征向量，为后续行人特征匹配与身份识别的准确率提升提供关键技术支撑。

4.总结

针对低分辨率行人图像（如远距离监控拍摄、低像素设备采集的图像）因细节信息缺失（衣物纹理模糊、配饰特征不可见）、特征区分度低，导致行人重识别（Re-ID）任务中匹配准确率下降、误识率升高的核心问题，本研究提出一种融合超分辨率重建与深度特征提取的一体化解决方案。该方案先通过超分辨率网络（如 SRGAN 改进架构）对输入的低分辨率行人图像进行分辨率提升与细节恢复，弥补低清图像丢失的高频特征（如边缘轮廓、局部纹理），为后续特征提取提供高质量图像输入；再将增强后的高分辨率图像送入优化后的深度特征提取网络（如 ResNet101 残差网络），通过多层残差块深入挖掘行人的判别性特征，生成维度统一、区分度强的特征向量用于身份匹配。