[發(fā)明專利]車輛重識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010105071.3
• 申請日: 2020-02-20
• 公開（公告）號: CN111291821A
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周康明;胡翔
• 申請（專利權(quán)）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 曹瀚青

1.一種車輛重識別方法，其特征在于，所述方法包括：

將目標(biāo)圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的特征提取模型中；其中，所述目標(biāo)圖像包括目標(biāo)對象，所述特征提取模型包括多個特征提取層，每個所述特征提取層用于對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取并輸出特征圖；

通過所述特征提取模型對各所述特征提取層輸出的特征圖進(jìn)行融合處理，得到目標(biāo)特征圖；

基于所述目標(biāo)特征圖對所述目標(biāo)對象進(jìn)行重識別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型還包括池化層和全連接層，所述通過所述特征提取模型對各所述特征提取層輸出的特征圖進(jìn)行融合處理，得到目標(biāo)特征圖，包括：

將各所述特征提取層輸出的特征圖分別輸入到所述池化層中，得到多個池化特征圖；

將各所述池化特征圖分別輸入到所述全連接層中，得到多個待融合特征圖；

對多個所述待融合特征圖進(jìn)行求和計(jì)算，得到所述目標(biāo)特征圖。

3.根據(jù)權(quán)利要求1-2任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述將目標(biāo)圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的特征提取模型中之前，所述方法還包括：

將訓(xùn)練樣本輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中；其中，所述訓(xùn)練樣本中包括訓(xùn)練對象，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括多個特征提取層，每個所述特征提取層用于對所述訓(xùn)練樣本進(jìn)行特征提取并輸出訓(xùn)練特征圖；

通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對各所述特征提取層輸出的訓(xùn)練特征圖進(jìn)行融合處理，得到融合特征圖；

對所述融合特征圖進(jìn)行分類，并根據(jù)分類結(jié)果和所述訓(xùn)練樣本的標(biāo)注對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述特征提取模型；其中，所述訓(xùn)練樣本的標(biāo)注用于指示所述訓(xùn)練對象的類別。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述融合特征圖進(jìn)行分類，并根據(jù)分類結(jié)果和所述訓(xùn)練樣本的標(biāo)注對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述特征提取模型，包括：

對所述融合特征圖進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果和所述訓(xùn)練樣本的標(biāo)注進(jìn)行三元組損失函數(shù)的計(jì)算，得到第一損失值；

對所述融合特征圖進(jìn)行正則化處理，并對正則化處理后的融合特征圖進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果和所述訓(xùn)練樣本的標(biāo)注進(jìn)行分類損失函數(shù)的計(jì)算，得到第二損失值；

對所述第一損失值和所述第二損失值進(jìn)行求和計(jì)算，得到目標(biāo)損失值；

基于所述目標(biāo)損失值對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在所述目標(biāo)損失值收斂時結(jié)束所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，得到所述特征提取模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標(biāo)特征圖對所述目標(biāo)對象進(jìn)行重識別，包括：

將所述目標(biāo)特征圖和預(yù)先獲取的參考特征圖進(jìn)行比較，得到比較結(jié)果；所述參考特征圖對應(yīng)參考對象；

根據(jù)所述比較結(jié)果，確定所述目標(biāo)對象與所述參考對象是否為同一對象。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述將所述目標(biāo)特征圖與預(yù)先獲取的參考特征圖進(jìn)行比較，得到比較結(jié)果，包括：

對所述目標(biāo)特征圖進(jìn)行正則化處理；

計(jì)算正則化處理后的目標(biāo)特征圖與所述參考特征圖之間的相似度；所述相似度包括余弦相似度；

對應(yīng)地，所述根據(jù)所述比較結(jié)果，確定所述目標(biāo)對象與所述參考對象是否為同一對象，包括：

若所述相似度大于預(yù)設(shè)閾值，則確定所述目標(biāo)對象與所述參考對象為同一對象。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，在所述將所述目標(biāo)特征圖與預(yù)先獲取的參考特征圖進(jìn)行比較之前，所述方法還包括：

獲取參考圖像，所述參考圖像中包括所述參考對象；

將所述參考圖像輸入到所述特征提取模型中，得到所述參考特征圖。