基于图像语义分割的车辆重识别

摘要：

针对同一款式不同车辆在外观上具有较大相似性,且从不同视点车型外观的变化较大等问题,结合全局特征和局部特征,提出一个框架,即图像语义分割重识别方法.对车辆进行语义分割,去除车辆的背景信息,提取出车辆局部分块,得到3个局部特征;结合整车的全局特征,联合分类损失和三重态损失对特征模块进行训练,融合局部损失和全局损失,对网络进行优化.利用该方法解决三重态训练中全局信息不能提供局部信息的问题,减少背景噪声对局部特征的影响.实验结果表明了该方法的有效性.

关键词：车辆重识别、语义分割、局部分块、全局特征、融合损失

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;智能机器人与系统高精尖创新中心开放基金;贵州省中国安防视频与图像处理工程技术研究中心SRC-开放基金项目;江苏省研究生科研与实践创新计划基金项目

在线出版日期：2022-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2897-2903