[发明专利]基于高判别力特征挖掘的车辆再识别方法及装置有效
| 申请号： | 201910252191.3 | 申请日： | 2019-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN109948587B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 鲁继文;周杰;任亮亮;王骞 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高判别力特征挖掘的车辆再识别方法及装置，其中，方法包括：从多个摄像机的视频流中提取多组含有车辆的图像帧，并从图像帧中提取车辆图像，剔除冗余图像且在每张车辆图像上标注车辆ID；根据带多注意力分支和多样性约束的卷积神经网络提取至少一个三元组的判别性特征，并根据判别性特征得到三元损失函数，其中，至少一个三元组包括两张不同摄像机拍摄的ID相同的车辆图像和一张ID不同的车辆图像；根据三元损失函数和梯度下降算法计算梯度并更新网络参数，以得到预设神经网络，并根据预设神经网络得到车辆再识别结果。该方法一方面可以提高精度，另一方面也可以提高再识别算法的可解释性，简单易实现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 判别 特征 挖掘 车辆 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于高判别力特征挖掘的车辆再识别方法，其特征在于，包括以下步骤：从多个摄像机的视频流中提取多组含有车辆的图像帧，并从所述图像帧中提取车辆图像，剔除冗余图像且在每张车辆图像上标注车辆ID；根据带多注意力分支和多样性约束的卷积神经网络提取至少一个三元组的判别性特征，并根据所述判别性特征得到三元损失函数，其中，所述至少一个三元组包括两张不同摄像机拍摄的ID相同的车辆图像和一张ID不同的车辆图像；以及根据所述三元损失函数和梯度下降算法计算梯度并更新网络参数，以得到预设神经网络，并根据所述预设神经网络得到车辆再识别结果。
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