一種多任務聯(lián)合判別學習的車輛重識別方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010432575.6 申請日 -
公開（公告）號 CN111652293B 公開（公告）日 2022-04-26
申請公布號 CN111652293B 申請公布日 2022-04-26
分類號 G06V10/774（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 李垚辰;吳瀟;宋晨明;劉躍虎 申請（專利權(quán)）人 西安交通大學蘇州研究院
代理機構(gòu) 西安通大專利代理有限責任公司 代理人 姚詠華
地址 215123江蘇省蘇州市工業(yè)園區(qū)獨墅湖高等教育區(qū)仁愛路99號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種多任務聯(lián)合判別學習的車輛重識別方法。方法通過多分支的網(wǎng)絡聯(lián)合學習多個任務，來獲取車輛的細粒度判別性特征。網(wǎng)絡通過屬性學習和ID學習兩個分支獲取網(wǎng)絡輸出特征向量，同時再用一個度量學習和ID學習任務來約束該特征向量，通過這四個任務聯(lián)合學習來獲取更加魯棒的特征。其中ID學習使用了不同于其他方法的ArcFL損失函數(shù)，度量學習使用了不同于其他方法的Trihard損失函數(shù)。通過創(chuàng)新性網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的提出和損失函數(shù)的改進，使車輛重識別和檢索的精度得到顯著提升。本發(fā)明基于道路監(jiān)控場景的大型車輛數(shù)據(jù)集實現(xiàn)，可以有效地應用于車輛查找任務。