【摘 要】
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车辆再识别旨在通过监控摄像机网络对目标车辆进行快速搜索、定位和跟踪,即判断不同摄像头下出现的车辆是否属于同一辆车,是构建现代智能交通系统的关键技术之一,对建设智慧城市,维护社会治安有着重大意义。以往的车辆相关研究大多集中在车辆检测、分类和跟踪方面。相对而言,车辆再识别是一个较新出现的计算机视觉研究课题,还远未得到解决。精准的车辆再识别面临两个主要挑战:(1)类间相似性,即不同车辆具有相似的外观;(
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车辆再识别旨在通过监控摄像机网络对目标车辆进行快速搜索、定位和跟踪,即判断不同摄像头下出现的车辆是否属于同一辆车,是构建现代智能交通系统的关键技术之一,对建设智慧城市,维护社会治安有着重大意义。以往的车辆相关研究大多集中在车辆检测、分类和跟踪方面。相对而言,车辆再识别是一个较新出现的计算机视觉研究课题,还远未得到解决。精准的车辆再识别面临两个主要挑战:(1)类间相似性,即不同车辆具有相似的外观;(2)类内差异性,即由于视角和光照变化等因素,属于同一车辆的图像通常具有较大的差异。针对车辆再识别的两个主要挑战,本文研究基于深度学习方法挖掘具有判别力的车辆特征。本文研究方法主要如下:(1)基于卷积神经网络的车辆再识别。本部分主要研究总结近年来用于车辆再识别的基本模型,重点分析几种常用的损失函数。并用实验分析各种基本模型和损失函数的性能,为进一步的研究作铺垫。(2)基于局部与多通道卷积神经网络的车辆再识别。为提取具有高判别性的特征,本文研究结合车辆的局部特征和全局特征,通过修改Res Net50网络结构提取车辆的多通道特征。在公开数据集上的实验结果表明具有一定的优越性。(3)基于注意力机制与多任务学习的车辆再识别。为进一步提高车辆再识别的精度,本文构建多任务模型,利用车辆分类和度量学习提高车辆再识别任务的精度。此外,该模型的主干网络中加入通道注意力模块。公用车辆再识别数据集上的实验结果证明了该模型可以在一定程度上提高车辆再识别的精度。
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