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申请/专利权人:安徽师范大学
摘要:本发明提供跨昼夜的车辆重识别方法及系统,方法包括:获取一辆车的日间图像和夜间图像,将其作为输入传入网络;提出了夜间图像眩光抑制模块NGS来提取车辆外观的特征张量并抑制夜晚车灯产生的眩光;又引入双域结构增强DSE模块用来聚合来自局部窗口的梯度并且捕获不同的结构表示;在DSE模块后,设计跨域类感知CCA模块,使得DSE和CCA模块之间相互协作,用于增强外观和结构表示,使其能够跨越整个骨干网络,在骨干网络的各个阶段都能够有效利用;骨干网络专门使用ResNet‑50进行车辆外观表示,并使用交叉熵损失和三元组损失进行监督。本发明解决了未充分挖掘白天与夜晚车辆图像的潜在关系,导致识别获取的昼夜车辆特征差异较大的技术问题。
主权项:1.跨昼夜的车辆重识别方法,其特征在于,所述方法包括:S1、获取被识别车辆的日间图像、夜间图像,将所述日间图像、所述夜间图像输入至预置骨干网络;S2、将所述日间图像、所述夜间图像经过一次夜间图像眩光抑制模块NGS;在所述夜间图像眩光抑制模块NGS中,对所述夜间图像进行卷积操作,提取得到夜间特征张量,将所述夜间图像转换为夜间灰度图像,其中,利用所述夜间图像眩光抑制模块NGS中,获取并利用眩光提示,将注意力引导至所述夜间图像的无眩光区域;S3、识别所述夜间图像、所述日间图像的高亮显示像素,丢弃像素稀疏区域,以处理得到二进制掩码M及日间特征向量,将所述二进制掩码M与所述夜间特征张量连接、输入至可学习投影向量V,连接所述日间特征张量、虚拟全零掩码,据以对所述夜间图像进行眩光抑制操作;根据域抑制掩码处理得到日间眩光抑制特征、夜间眩光抑制特征,将所述日间眩光抑制特征、所述夜间眩光抑制特征输入至所述预置骨干网络中,以得到眩光分离特征张量;S4、利用双域结构增强模块DSE聚合局部窗口梯度、捕获不同结构表示;在所述双域结构增强模块DSE中处理所述眩光分离特征张量,计算局部区域像素级梯度,从中间特征张量中的外观特征提取得到结构信息,以获取结构增强日间特征、结构增强夜间特征;在跨域类感知模块中,使用卷积层将所述结构增强日间特征、所述结构增强夜间特征转换为日间投影、夜间投影;S5、为了促进同一身份下昼夜跨域特征之间的交互,在所述双域结构增强模块DSE之后,设置跨域类感知模块CCA,以对同一身份下昼夜跨域特征进行跨域交互操作,以根据所述日间投影、所述夜间投影处理得到昼夜跨域车辆特征,得到交换类别感知特征;S6、所述预置骨干网络利用ResNet-50进行车辆外观表示,利用交叉熵损失、三元组损失监督模型训练操作,以进行参数更新;使用全局平均池化GAP层获得相应特征向量;根据交叉熵损失和三元组损失,对所述预置骨干网络进行优化,得到适用车辆重识别模型,以获取所述日间图像及所述夜间图像中的车辆重识别特征;S7、根据所述车辆重识别特征,利用预置测试标准,测试所述适用车辆重识别模型。
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百度查询: 安徽师范大学 跨昼夜的车辆重识别方法及系统
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