[发明专利]一种基于多粒度特征分割的车辆重识别方法有效
| 申请号： | 202110736827.9 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113361464B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 王超;蓝章礼;王爽;王益;贺旭 | 申请（专利权）人： | 重庆交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 黄河 |
| 地址： | 400074 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明具体涉及一种基于多粒度特征分割的车辆重识别方法，包括：将车辆图像数据集划分为训练集和测试集；构建用于车辆重识别的重识别网络模型；通过训练集中的车辆图像训练重识别网络模型；首先对车辆图像进行多方向和多粒度的分割，使得能够生成对应的全局特征向量和局部特征向量，并融合全局特征向量和局部特征向量生成对应车辆图像的外观特征向量；然后分别计算待识别车辆图像的外观特征向量与测试集中各个车辆图像外观特征向量的相似度；最后按照相似度从大到小的排序方式对测试集中的车辆图像进行排序生成对应的车辆重识别结果。本发明中的车辆重识别方法能够有效提取车辆图像全局特征和局部特征，从而提升车辆重识别的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粒度 特征 分割 车辆 识别 方法 | ||
【主权项】：
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