[发明专利]基于多中心度量损失的多视角环境下车辆重识别方法在审
| 申请号： | 202010560236.6 | 申请日： | 2020-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN111814584A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 金一;李晨宁;李璇;李浥东;郎丛妍;冯松鹤 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多中心度量损失的多视角环境下车辆重识别方法。该方法包括：获取包含车辆身份标签的车辆样本图像，经过空间变换网络对图像进行仿射变换后，将图像经过深度卷积神经网络进行特征提取，得到图像的特征向量；根据图像的特征向量分别计算出分类任务损失和多中心度量学习损失并相加，得到综合损失的值；根据综合损失的值计算深度卷积神经网络的参数和视角中心向量的梯度，得到训练好的深度卷积神经网络模型；利用训练好的深度卷积神经网络模型对车辆图像进行特征提取和身份识别处理。本发明使用空间变换网络对图像进行仿射变换，采用K‑means聚类的方法的估计视角信息，可以增加车辆视角估计的准确性，提高车辆重识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 中心 度量 损失 视角 环境 车辆 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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