【摘 要】
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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.
【机 构】
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山东电子职业技术学院,济南250200;普联软件股份有限公司,济南250000
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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.
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