（云南省大理州公安局科技信息化处副处长）

在过去的几年中，大数据采集与深度神经网络技术应用极大地推动了计算机视觉领域的发展，并广泛应用于公安安防行业。行人识别是安防行业视频结构化的重要环节，主要应用于嫌疑人员布控搜查，通过对大量已有监控视频进行分析，可以从中快速检索出疑似的人员，相比传统的人工查看监控录像，行人识别系统能极大提高效率，意义重大。本文设计了一种行人识别深度神经网络，并进行了相关实验验证，结果表明所提出的方法能够快速准确地提取视频图像中的行人特征，满足真实场景公共安防需求。

一、引言

随着人工智能技术的飞速发展，视频分析技术得到了极大提升，并广泛应用于智能安防、自动驾驶、生物医疗、语义分割等多个领域。其中智能视频分析在公共安全领域的作用尤为突出。

行人识别是安防行业视频结构化的重要环节，主要应用于嫌疑人员布控搜查。传统的嫌疑人员布控缉拿需要对作案嫌疑人的相关身份及活动进行调查，安置于城市各个角落的高清摄像机能够提供很好的帮助，通过对大量已有监控视频进行分析，可以从中检索出嫌疑人员的活动信息，对安防管理意义重大。但传统的人工查看监控录像搜集有效信息不仅人力成本过高，而且效率低下，已经无法满足当前安防的需求，因此行人识别系统就变得尤为重要。目前已有不少国内外学者进入到行人识别这一领域。……