[发明专利]车辆再识别的方法、装置、训练方法以及电子设备

说明书

本申请公开了一种车辆再识别的方法、装置、训练方法、电子设备以及存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉、深度学习以及智慧交通技术。具体实现方案为：获取待再识别的目标车辆的图片，基于图片和预先设置的初始三维模型，确定目标车辆的目标二维图像，初始三维模型是基于样本车辆的样本三维信息生成的，对目标二维图像进行再识别，生成并输出识别结果，由于样本三维信息包括可以用于从立体三维的角度对各车辆的各维度的相关信息进行描述，因此，当基于初始三维模型确定目标二维图像时，可以实现使得目标二维图像对目标车辆的相关信息进行较为详细的描述，从而就可以实现基于目标二维图像确定的识别结果的准确性和可靠性的技术效果。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉、深度学习以及智慧交通技术，尤其涉及一种车辆再识别的方法、装置、训练方法、电子设备以及存储介质。

背景技术

近年来，随着监控摄像头捕捉到的数据越来越大，对监控数据分析能力的需求也在迅速增加。但是，与数据增大的速度相比，数据分析技术的发展还远达不到要求。车辆再识别技术，旨在弥补固定摄像头角度局限的问题，可以跨摄像头检索出所需的特定车辆，不仅省去人为检索的步骤，还提高效率。因此，合理有效的利用车辆再识别技术，对于刑侦任务，智能监控任务等都具有巨大意义。

在现有技术中，通常采用的车辆再识别的方法为：对获取到的车辆图像的信息进行分析，确定车辆的外观信息，如车型(货车、越野车以及小轿车等)等，并根据外观信息确定不同场景下的车辆是否为同一辆车。

然而，部分车辆在外观上的差异比较小，且外观容易受到车辆姿势的影响，导致再识别的准确性偏低。

发明内容

本申请提供了一种用于提高再识别的准确性的车辆再识别的方法、装置、训练方法、电子设备以及存储介质。

根据本申请的一方面，提供了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。

在本实施例中，通过基于样本三维信息生成的初始三维模型，对目标车辆进行再识别，可以提高再识别的准确性和可靠性的技术效果。

根据本申请的另一方面，提供了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。

根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一实施例所述的方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种模型训练的方法，包括：

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