[发明专利]一种基于双分支网络特征融合的车辆重识别方法在审
| 申请号： | 202011451893.3 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112560932A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 聂秀山;张雪 | 申请（专利权）人： | 山东建筑大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 李桂存 |
| 地址： | 250101 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于双分支网络融合的车辆重识别方法，包括：采集若干车辆图像组成数据集，对其ID信息进行标注，然后划分成训练集和测试集；构建基于双分支网络特征融合的车辆重识别模型；利用训练集对所述模型进行训练得到训练好的模型并保存；将待检索的车辆图像输入训练好的模型，得到待检索车辆的特征；将待检索车辆图像的特征与测试集中车辆图像进行比较，通过相似性度量对匹配结果进行排序。此方法通过使用两个分支和批处理擦除策略提取和融合全局特征和局部特征，突出了车辆图像的类内相似性和类间相似性，同时采用圆损失构造目标函数，能够灵活地优化类内相似度和类间相似度，获得了良好的性能，提高了车辆重识别检索的效率和精确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分支 网络 特征 融合 车辆 识别 方法 | ||
【主权项】：
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