一种基于无监督域适应的车辆重识别方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202210013476.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114550110A | 公开（公告）日 | 2022-05-27 |
| 申请公布号 | CN114550110A | 申请公布日 | 2022-05-27 |
| 分类号 | G06V20/54（2022.01）I;G06V20/40（2022.01）I;G06V10/762（2022.01）I;G06V10/74（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 兰泽勇;洪嘉捷;周智恒;李燕;陈新颖;刘晓升;吴清茹;周泽南 | 申请（专利权）人 | 中通服中睿科技有限公司 |
| 代理机构 | 广州粤高专利商标代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 510630广东省广州市天河区陶育路78号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及车辆识别技术领域，提出一种基于无监督域适应的车辆重识别方法及系统，其中包括：构建基于非局部注意力机制的车辆重识别网络模型和车辆目标检测模型，其中车辆重识别网络模型包括2个相同架构的网络；将源域数据集输入车辆重识别网络模型中进行有监督预训练；将停车场监控视频输入车辆目标检测模型中，得到无标注的车辆图像，组成目标域数据集；将目标域数据集输入完成有监督预训练的车辆重识别网络模型中进行无监督训练，其中车辆重识别网络模型中的2个相同架构的网络采用双重网络学习方法进行训练；从完成无监督训练的2个网络中选择性能更优的一个网络作为车辆重识别模型，将待识别的车辆图像输入车辆重识别模型中得到重识别结果。 |
