[发明专利]车辆图像分类方法、车辆轨迹还原方法、装置及设备

权利要求书

1.一种车辆图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：

分别获取待分类的目标图像和已分类的参考图像在多个维度的特征；其中，所述多个维度的特征至少包括：车辆视觉特征和路网特征，所述车辆视觉特征用于表征图像中的车辆的视觉特性，所述路网特征用于表征图像中的车辆的时空特性；

对所述目标图像在多个维度的特征和所述参考图像在多个维度的特征进行融合处理，得到表征所述目标图像中的车辆和所述参考图像中的车辆相似度大小的融合特征；

基于所述融合特征确定所述目标图像与所述参考图像是否为同一类别，其中，同一类别的图像为同一车辆的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像在多个维度的特征和所述参考图像在多个维度的特征进行融合处理，得到表征所述目标图像中的车辆和所述参考图像中的车辆相似度大小的融合特征，包括：

针对所述多个维度的任一维度，基于所述目标图像在该维度的特征和所述参考图像在该维度的特征确定该维度的相似度特征，所述相似度特征用于表征所述目标图像在该维度的特征和所述参考图像在该维度的特征之间的相似度；

对所述多个维度的所述相似度特征进行融合处理，得到所述融合特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对多个维度的所述相似度特征进行融合处理，得到所述融合特征，包括：

对多个维度的所述相似度特征进行拼接，得到拼接特征；

对所述拼接特征进行特征提取，得到所述融合特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像在多个维度的特征和所述参考图像在多个维度的特征进行融合处理，得到表征所述目标图像中的车辆和所述参考图像中的车辆相似度大小的融合特征，包括：

对所述目标图像在多个维度的特征进行拼接处理，得到第一特征；

对所述参考图像在多个维度的特征进行拼接处理，得到第二特征；

基于所述第一特征与所述第二特征确定用于表征所述第一特征与所述第二特征的相似度的特征，作为所述融合特征。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像在多个维度的特征和所述参考图像在多个维度的特征进行融合处理，得到表征所述目标图像中的车辆和所述参考图像中的车辆相似度大小的融合特征之前，还包括：

分别将所述目标图像在多个维度的特征和所述参考图像在多个维度的特征，映射到同一特征空间并进行降维处理；

所述对所述目标图像在多个维度的特征和所述参考图像在多个维度的特征进行融合处理，得到所述融合特征包括：

对降维处理后所述目标图像在多个维度的特征和降维处理后所述参考图像在多个维度的特征进行融合处理，得到所述融合特征。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像在多个维度的特征和所述参考图像在多个维度的特征进行融合处理，得到表征所述目标图像中的车辆和所述参考图像中的车辆相似度大小的融合特征，以及基于所述融合特征确定所述目标图像与所述参考图像是否为同一类别的步骤通过预先训练的判别器执行。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述判别器基于以下方式训练得到：

获取第一样本图像对和第二样本图像对，所述第一样本图像对和所述第二样本图像对中的两帧图像的车辆视觉特征的相似度均大于预设相似度阈值，所述第一样本图像对的两帧图像中的车辆为同一车辆，所述第二样本图像对的两帧图像中的车辆为不同车辆；

基于所述第一样本图像对和所述第二样本图像对预设的初始模型进行训练，得到所述判别器。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述参考图像基于以下方式确定：

确定所述目标图像的车辆视觉特征与已分类的各帧车辆图像的车辆视觉特征的相似度；

将所述相似度最大的前N帧车辆图像作为所述参考图像，其中，N为正整数。