首页> 中文期刊> 《自动化与仪器仪表》 >基于多属性融合的车辆重识别研究

基于多属性融合的车辆重识别研究

         

摘要

车辆在智能识别过程中,随着可识别特征属性的不断增加,识别精度下降。提出基于多属性融合车辆重识别方法。利用双线性深度网络,构建目标精细分类模型划分车型;提取与融合车型和外观颜色,描述车辆细粒度特征;添加车辆角度属性,通过联合车辆多属性特征,实现车辆重识别。实验测试结果表明,与基于聚类算法和多监控的重识别方法相比,车辆重识别方法抗车辆角度干扰的能力,比两组方法分别高出8.32%和11.35%,车辆重识别测试结果的出错次数少,能够更可靠地获得目标结果。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号