技术特征：
技术总结
本发明属于智能监控领域，为提出行人属性预测方法，准确地预测出行人的各精细化属性，具有更强的灵活性和多样性。为此，本发明采用的技术方案是，基于长短记忆型递归神经网络的行人属性预测方法，首先进行图像视觉信息的提取，输入行人图像，输出行人图像的视觉特征向量；然后进行序列化属性标签的表示和标签语义信息的提取；随后统计训练数据中出现的属性词，构造相应大小的属性标签词典；利用查找表构建语义嵌入层，完成文本语义向量的提取；最后构建多模态LSTM模型，设计符合要求的损失函数。本发明主要应用于智能监控场合。
技术研发人员：冀中;郑伟雄
受保护的技术使用者：天津大学
技术研发日：2017.03.16
技术公布日：2017.07.21