基于特征鲁棒性增强的多摄像头下车辆识别方法 |
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引用本文: | 罗慧诚,汪淑娟.基于特征鲁棒性增强的多摄像头下车辆识别方法[J].系统仿真学报,2023(5):1059-1074. |
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作者姓名: | 罗慧诚 汪淑娟 |
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作者单位: | 昆明理工大学信息工程与自动化学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61962032); |
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摘 要: | 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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关 键 词: | 车辆识别 双流网络 结构信息 矢量嵌入 域不变特征提取 |
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