【摘 要】
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箱包重识别目的在于对箱包进行跨摄像机跟踪,其在机场以及海关安检等地方对丢失箱包寻找或可疑箱包追踪发挥重要的作用。目前主流技术是通过射频标签来实现定位跟踪,该标签可能存在运输过程意外脱落、人为撕开以及受金属干扰等问题。箱包重识别作为新型跟踪技术可以作为射频识别的代替或补充。由于该技术不需要物理标签,因此不会存在上述的问题且能够降低成本。然而箱包具有姿态变化大、相互遮挡以及个体间存在极为相似等情况从而
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箱包重识别目的在于对箱包进行跨摄像机跟踪,其在机场以及海关安检等地方对丢失箱包寻找或可疑箱包追踪发挥重要的作用。目前主流技术是通过射频标签来实现定位跟踪,该标签可能存在运输过程意外脱落、人为撕开以及受金属干扰等问题。箱包重识别作为新型跟踪技术可以作为射频识别的代替或补充。由于该技术不需要物理标签,因此不会存在上述的问题且能够降低成本。然而箱包具有姿态变化大、相互遮挡以及个体间存在极为相似等情况从而造成该任务性能低下。针对上述情况,本文开展了如下两方面的创新性工作:（1）针对当前的方法仅仅考虑了箱包图像的差异性,忽略了目标箱包自身描述的问题,提出基于自适应融合与多标签三元组损失的箱包重识别方法,其包含两阶段。第一阶段通过训练图像分割网络预测目标箱包的掩码（Mask）,从而降低背景或遮挡箱包对目标箱包的影响。第二阶段提出自适应融合来整合箱包图像与Mask以便充分利用Mask语义。通过引入了属性标签来进一步描述箱包,并提出利用属性-身份联合的多标签三元组损失来学习两者的潜在关联以提高特征的鲁棒性和判别性。该方法在公开的数据集上取得了 83.6%的Rank-1和81.8%的mAP,并证明了更具体的箱包描述可以提高该任务的性能。（2）针对当前的方法仅仅考虑了全局粗粒度特征,忽略了箱包细粒度特征且模型复杂的问题,提出了基于注意力机制的多粒度特征学习的箱包重识别方法,其是一种简单高效的箱包重识别网络。通过分析细粒度特征对相似的箱包图像区分的利弊性,提出细粒度特征只有在全局上下文信息中才具有区分性。为此,该方法引入全局上下文注意力机制嵌入骨干网络中,并利用批特征丢弃模块学习具有上下文信息的局部细粒度特征与全局粗粒度的特征学习结合以便进一步改善箱包重识别的精度。该方法在公开的数据集上取得了 84.6%的Rank-1和82.5%的mAP,并通过广泛的模型分析验证了全局上下文信息与多粒度特征学习能够提高箱包重识别的性能。
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