基于区域与全局融合特征的以图搜车算法

摘要：

在视频监控场景中,由于车辆自身外观的多样性和相似性以及无约束的监控环境,以致很难通过全局外观特征区分不同的车辆目标.与全局外观特征相比较,局部区域特征更具区分能力.同时,为了兼顾算法的速度,本文提出一种基于区域与全局融合特征的以图搜车算法.该算法分为三个阶段:首先,以车辆IDs作为标签信息,训练一个车辆的全局特征网络;其次,加入局部区域特征网络,进而联合训练局部区域特征与全局特征网络;在推理阶段,仅采用全局特征网络的特征计算车辆图像之间的相似度.本文采用视频监控场景的图片作为数据集进行算法测试,结果显示所提出的方法的Top10性能达到了91.3％,特征提取时间与单次特征比对时间分别为13.8ms和0.0016ms,满足了应用需求.

关键词：视频监控、以图搜车、区域与全局融合特征

所属期刊栏目：3

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广州市科技计划项目:产业技术重大攻关计划201902020006

在线出版日期：2019-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-4