[发明专利]车辆再识别的方法、装置、训练方法以及电子设备

权利要求书

1.一种车辆再识别的方法，包括：

获取待再识别的目标车辆的图片；

基于所述图片和预先设置的初始三维模型，确定所述目标车辆的目标二维图像，所述初始三维模型是基于样本车辆的样本三维信息生成的；

对所述目标二维图像进行再识别，生成并输出识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述图片和预先设置的初始三维模型，确定所述目标车辆的目标二维图像，包括：

基于所述图片对所述初始三维模型进行调整；

将满足预先设置的调整条件的调整后的初始三维模型确定为目标三维模型，其中，所述调整条件包括：调整后的初始三维模型与所述图片的相似度大于预先设置的相似度阈值；

根据所述目标三维模型确定所述目标二维图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，根据所述目标三维模型确定所述目标二维图像包括：

根据所述目标三维模型确定所述目标车辆的各目标部件的属性信息；

根据所述属性信息对各所述目标部件进行拼接，生成所述目标二维图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，属性信息包括：所述目标部件的标识和所述目标部件的三维参数；根据所述属性信息对各所述目标部件进行拼接，生成所述目标二维图像包括：

根据所述目标部件的标识确定各所述目标部件之间的连接关系；

根据所述连接关系和各所述目标部件的三维参数，对各所述目标部件进行拼接，生成所述目标二维图像。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，所述方法，还包括：

采集样本二维图像的样本信息；

根据所述样本二维图像的样本信息对预先设置的初始网络模型进行训练，生成再识别网络模型；

以及，对所述目标二维图像进行再识别，生成并输出识别结果包括：将所述目标二维图像输入至所述再识别网络模型，生成并输出所述识别结果。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，所述方法，还包括：

采集所述样本车辆的样本信息，所述样本车辆的样本信息包括：所述样本三维信息和样本数量；

根据所述样本三维信息和样本数量，构建所述初始三维模型。

7.根据权利要求6所述的方法，根据所述样本三维信息和样本数量，构建所述初始三维模型，包括：

根据所述样本三维信息和所述样本数量，确定平均三维信息；

根据所述平均三维信息对预先设置的基础模型框架进行训练，生成所述初始三维模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述样本三维信息包括：所述样本车辆的各样本部件的三维参数和各所述样本部件的标识。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，各所述样本部件的三维参数为，预先设置的各所述样本部件的标定点对应的三维参数。

10.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，所述方法，还包括：

根据所述识别结果确定所述目标车辆的追踪定位信息。

11.一种车辆再识别的装置，包括：

获取模块，用于获取待再识别的目标车辆的图片；

第一确定模块，用于基于所述图片和预先设置的初始三维模型，确定所述目标车辆的目标二维图像，所述初始三维模型是基于样本车辆的样本三维信息生成的；

再识别模块，用于对所述目标二维图像进行再识别，生成并输出识别结果。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述第一确定模块用于，基于所述图片对所述初始三维模型进行调整，将满足预先设置的调整条件的调整后的初始三维模型确定为目标三维模型，其中，所述调整条件包括：调整后的初始三维模型与所述图片的相似度大于预先设置的相似度阈值，根据所述目标三维模型确定所述目标二维图像。