基于FPGA深度学习的行人重识别研究

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摘要：文章提出了一种基于深度学习的行人重识别算法，并利用FPGA硬件对该算法进行实验，最终实现一种新型的行人重识别技术的研究。

关键词：计算机视觉;行人重识别;FPGA

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2022.01.012

中图分类号：TP 18，TP 391.41                文献标示码：A                  文章编码：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

近几年，随着生活水平的提高和科技的进步以及众多公共场所的人流量的持续增加，公共场所的安全防控和犯罪调查应用也越来越广泛，但是在多个摄像头搜集到目标人物信息后还需要进行重新匹配和识别，当前受拍摄角度、光照强度等因素的影响，大多采用人工的方式对信息进行提取，这不仅会消耗大量的人力物力，而且还无法保证其准确率，基于FPGA深度学习的行人重识别的研究应运而生[1]。（剩余3292字）