在智能视频监控系统中，如何利用深度学习技术实现高效准确的行人重识别？

在智能视频监控(IVS)系统中，高效准确的行人重识别(PReID)是通过深度学习技术的多个关键步骤实现的。首先，需要收集并标注大量包含行人目标的图像数据集，包括不同视角、光照条件以及复杂场景下的行人图像。使用深度学习技术，尤其是卷积神经网络(CNN)模型，来自动提取图像中的特征。预训练的深度学习模型如ResNet、Inception等可以作为特征提取器的起点。接着，采用特定于PReID任务的网络结构和损失函数，比如结合triplet loss的网络，可以有效提升模型在判别不同行人特征时的能力。数据增强技术，如图像旋转、缩放、裁剪等，可提高模型的泛化能力。最后，评估模型性能时，常用的指标包括mAP和Rank-1 accuracy，这些指标需要在标准化的基准数据集上进行测试，如Market-1501或DukeMTMC-reID。通过这些步骤，深度学习模型可以实现对行人个体的高效和准确重识别。如果希望深入了解行人重识别的最新研究成果和技术挑战，可以参考《深度学习行人重识别技术现状与挑战》这篇综述论文，它详细介绍了当前技术的发展水平和未来研究的方向。

参考资源链接：[深度学习行人重识别技术现状与挑战](https://wenku.csdn.net/doc/26x8d82fkd?spm=1055.2569.3001.10343)