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申请/专利权人：中国科学院大学

摘要：本发明涉及计算机视觉附属装置的技术领域，特别是涉及一种面向航拍影像的无监督车辆重识别方法，可以直接从采集的原始视频中无监督的学得车辆重识别特征表示，包括以下步骤：一、从原始视频中随机挑选出200帧用来标注车辆框，然后训练车辆检测模型；二、根据训练好的车辆检测模型得到所有视频帧中的车辆的位置和边界框参数。三、根据目标车辆边界框参数和循环一致性方法训练车辆跟踪定位模型。四、根据车辆跟踪定位模型把视频帧中的对应车辆关联起来并标注相应的车辆ID身份标识号。五、根据自动标注好的车辆数据训练神经网络并更新参数，然后在测试集上提取车辆特征并进行检索。

主权项：1.一种面向航拍影像的无监督车辆重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：一、从原始视频中随机挑选出200帧用来标注车辆框，然后训练车辆检测模型；二、根据训练好的车辆检测模型得到所有视频帧中的车辆的位置和边界框参数；三、根据目标车辆边界框参数和循环一致性方法训练车辆跟踪定位模型；四、根据车辆跟踪定位模型把视频帧中的对应车辆关联起来并标注相应的车辆ID身份标识号；五、根据自动标注好的车辆数据训练神经网络并更新参数，然后在测试集上提取车辆特征并进行检索；所述步骤一中，训练车辆检测模型时，选择目标检测任务中广泛使用的SSD等目标检测算法作为车辆检测的基础模型；所述步骤二中，边界框参数即为车辆目标的四个顶点在帧中的相对位置；所述步骤四中，学到的车辆跟踪定位模型可以根据当前帧中目标车辆的位置定位出目标车辆在下一帧中出现的位置，所以我们可以连续的使用车辆跟踪定位模型来得到目标车辆在之后帧中出现的所有序列图片，然后把它们标注成相同的ID，但是，车辆跟踪定位模型可能出现误差，连续使用可能会使误差放大，所以利用定位结果附近的车辆检测框来修正车辆跟踪定位模型的跟踪定位结果可以使得自动获得的车辆序列更加准确，当定位结果附近没有检测框时或者是最相近的车辆检测框不对时，自动标注的序列里会出现车辆框不准或ID标注错误的干扰图片，如果能去除这些干扰图片再训练网络，会更加有利于提升车辆再识别的性能，首先利用自动标注的车辆序列训练一个车辆特征编码网络，然后提取出序列中所有车辆图片的特征，对于相同ID的车辆序列，计算序列中所有图片到初始目标序列中第一个车辆图的特征距离，超过一定阈值的就从序列中去除掉。

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权利要求：

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