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摘要：本发明提供双重注意力跨模态车辆重识别方法、系统、设备及介质，识别方法包括：获取待查车辆图像和多个基准车辆图像；将多个基准车辆图像和待查车辆图像，输入至重识别模型中的特征提取网络，将基准车辆图像对应的全局特征、局部特征和全局‑局部特征形成目标特征，以及将待查车辆图像对应的全局特征、局部特征和全局‑局部特征形成待查特征；重识别模型中的分类网络根据目标特征和待查特征，确定待查车辆图像和各个基准车辆图像之间的特征综合相似度；重识别模型中的分类网络根据特征综合相似度，从多个基准车辆图像中，选取与待查车辆图像之间的特征综合相似度满足预设匹配条件的多个车辆图像。本发明具有车辆图像重识别精度较高的优点。
主权项：1.一种双重注意力跨模态车辆重识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待查车辆图像和多个基准车辆图像；将多个所述基准车辆图像和所述待查车辆图像，输入至重识别模型中的特征提取网络，在空间域和通道域上进行特征提取得到全局特征，在空间域和通道域上进行特征提取并进行多等分处理后得到局部特征，将对应的全局特征和局部特征融合得到全局-局部特征，将所述基准车辆图像对应的全局特征、局部特征和全局-局部特征形成目标特征，以及将所述待查车辆图像对应的全局特征、局部特征和全局-局部特征形成待查特征；所述重识别模型中的分类网络根据所述目标特征和所述待查特征，确定所述待查车辆图像和各个所述基准车辆图像之间的特征综合相似度；所述重识别模型中的分类网络根据所述特征综合相似度，从多个所述基准车辆图像中，选取与所述待查车辆图像之间的特征综合相似度满足预设匹配条件的多个车辆图像，记为重识别图像集，并在所述重识别图像集中，基于所述特征综合相似度，将多个车辆图像进行排序。
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百度查询： 安徽大学 双重注意力跨模态车辆重识别方法、系统、设备及介质
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