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一种基于融合信息的外卖人员身份识别方法

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专利号 202010418961X 专利名称 一种基于融合信息的外卖人员身份识别方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06V40/10,G06V20/52,G06V10/44,G06V10/764,G06V10/82,G06V10/80,G06N3/0464,G06N3/048,G06N3/08
申请人 杭州电子科技大学 申请地址 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
发明人 姜明 申请日期 2020-05-18
下证状态 未知 更新时间 2026-08-19 16:39:14
专利摘要 本发明公开了一种基于融合信息的外卖人员身份识别方法。本发明提出了一种基于多级特征和空间注意力机制的多目标检测网络MFCNet。该网络结构包括四部分,即特征提取主干网络模块、特征融合模块、多尺度信息提取模块以及空间注意力机制模块。针对MFCNet网络的训练,首先先使用PASCAL VOC数据集进行预训练,得到含有基础目标识别能力的预训练模型。然后通过收集外卖人员的多个属性特征,进行标记,做成数据集。最后在预训练模型的基础上,进行进一步的训练得到最终MFCNet识别模型,从而进行测试检测。本发明方法不但具有更好的鲁棒性和自适应能力。本发明不但采集了目标整体特征,而且通过多个附加目标信息的识别,能够较为准确的给出目标身份,适用性较强。

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身份证
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