基于耦合特征空间学习的行人再识别:技术演进与创新突破.docx

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基于耦合特征空间学习的行人再识别:技术演进与创新突破

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代,随着城市化进程的不断推进以及人们对公共安全和智能管理需求的日益增长,监控系统在各个领域得到了广泛应用。从繁华都市的街头巷尾到大型商业中心、交通枢纽,再到各类公共场所,监控摄像头如雨后春笋般涌现,其数量呈爆发式增长,所产生的监控数据也达到了海量级别。据统计,在一些大城市,监控摄像头的覆盖率已超过每平方公里数千个,每天产生的视频数据时长可达数百万小时。面对如此庞大的监控数据,依靠人工进行有效处理和分析变得极为困难,甚至几乎不可能实现。因此,利用计算机视觉技术实现智能化的行人再识别成为必然的发

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