基于区域与全局融合特征的以图搜车算法

• 作者: 文莉 梁添才 赵清利 金晓峰 黄宇恒
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 视频监控 以图搜车 区域与全局融合特征
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2019.12.001

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵清利		1	0	0.0	0.0
2	文莉		1	0	0.0	0.0
3	黄宇恒		1	0	0.0	0.0
4	金晓峰		1	0	0.0	0.0
5	梁添才		1	0	0.0	0.0