[发明专利]基于二阶段聚类的无监督车辆重识别方法、系统及存储介质有效
申请号: | 202011500063.5 | 申请日: | 2020-12-18 |
公开(公告)号: | CN112597871B | 公开(公告)日: | 2023-07-18 |
发明(设计)人: | 郑伟诗;卢少豪 | 申请(专利权)人: | 中山大学 |
主分类号: | G06V20/54 | 分类号: | G06V20/54;G06V10/764;G06V10/762;G06V10/40;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 李斌 |
地址: | 510275 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于二阶段聚类的无监督车辆重识别方法、系统及存储介质。所述方法包括以下步骤:数据收集;预处理;相同车型下的局部聚类;进行簇合并并得到识别结果。本发明提出的二阶段聚类方法充分利用了车辆的特性,从网络上爬取大量的带粗粒度标签的数据,利用这些数据训练出来的分类器可以先将目标数据集的车辆分为N个部分,然后在每个部分单独进行聚类得到簇。第二阶段聚类则将上述得到簇再做一次相同的聚类,用于合并一些相似的簇,由于一开始的分类器并不可靠,合并相似的簇使得之前分错的簇得以合并,使得最终的伪类标更可信,时效性更高,从而达到更好的训练效果。实验结果证明该方法能在目前一些开源数据集中取得最优的水平。 | ||
搜索关键词: | 基于 阶段 监督 车辆 识别 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】:
暂无信息
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