基于特征鲁棒性增强的多摄像头下车辆识别方法
TP391.9; 由于多摄像头下的视角变化、复杂环境和姿态差异等因素,同一辆车在不同场景下的图像表现出巨大的外观歧义性,为车辆的身份匹配带来了挑战.为解决这一难题,在transformer框架下提出了一种面向车辆识别的特征鲁棒性增强的方法.基于车辆结构信息是多个摄像头下域不变的信息,设计了一种轮廓特征引导增强结构信息的模块,并提出了一种结构特征感知损失来促进模型对结构信息的融合;通过将车辆的属性信息作为矢量嵌入到transformer框架中,进一步缓解多视角下车辆姿态改变带来的影响.实验结果表明,所提方法在数据集VeRi-776和VehicleID上均展现出对比同类方法的优越性与更好的识别效果...
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Veröffentlicht in: | 系统仿真学报 2023-05, Vol.35 (5), p.1059-1074 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | TP391.9; 由于多摄像头下的视角变化、复杂环境和姿态差异等因素,同一辆车在不同场景下的图像表现出巨大的外观歧义性,为车辆的身份匹配带来了挑战.为解决这一难题,在transformer框架下提出了一种面向车辆识别的特征鲁棒性增强的方法.基于车辆结构信息是多个摄像头下域不变的信息,设计了一种轮廓特征引导增强结构信息的模块,并提出了一种结构特征感知损失来促进模型对结构信息的融合;通过将车辆的属性信息作为矢量嵌入到transformer框架中,进一步缓解多视角下车辆姿态改变带来的影响.实验结果表明,所提方法在数据集VeRi-776和VehicleID上均展现出对比同类方法的优越性与更好的识别效果. |
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ISSN: | 1004-731X |
DOI: | 10.16182/j.issn1004731x.joss.22-0069 |