[发明专利]一种基于特征相似度度量和深度学习的车辆再识别方法在审
| 申请号： | 202211391572.8 | 申请日： | 2022-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN115661769A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 闵卫东;展国伟;汪琦;赵浩宇 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V10/74;G06V10/82;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/422;G06V10/54;G06V10/56 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 王焕巧 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于特征相似度度量和深度学习的车辆再识别方法，包括两个阶段：第一个阶段是基于半监督的跨域联合预训练，第二阶段则是预训练模型在目标域上的微调。本发明提出了一种新的特征相似性度量方法——重叠特征重排序(OFR)，并设计了一种新的无监督车辆再识别框架。该框架采用一种有效的半监督域训练方式，称为半监督跨域联合学习(JCLS)。OFR将提取的特征进行交叉划分得到特征分区，并将所有特征分区的测量结果相加，作为进行更准确的聚类的基础。在JCLS中，摒弃了以往的单域训练，而是引入目标域风格的样本，共同训练Re‑ID模型。这种方法可以提取出更加具有代表性的特征参与相似性度量，提高识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 相似 度量 深度 学习 车辆 识别 方法 | ||
【主权项】：
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