目的车辆重识别指判断不同摄像设备拍摄的车辆图像是否属于同一辆车的检索问题.
现有车辆重识别算法使用车辆的全局特征或额外的标注信息, 忽略了对多尺度上下文信息的有效 …

针对基于深度学习的车辆重识别模型缺乏提取车辆局部细节描述的能力, 以及不同环境下同一
车辆表观特征变化显著, 增加车辆重识别的难度的问题, 提出一种融合多尺度车辆表观和属性 …

根据车辆重识别中区域置信度不同, 提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法. 首先,
利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息, 分割出车标扩散区域和其他重要的局部 …

车辆重识别目的是通过不同的摄像机来识别同一辆车. 但是由于车辆图像类内差异性大,
类间相似性大, 使得车辆重识别成为一个极具挑战性的任务. 本文提出了一个基于双分支网络 …

在多摄像头下拍摄的车辆图片集合中, 对属于目标车辆的图片进行匹配为车辆重识别.
如何有效的区分具有相似外观的不同车辆的图片, 是车辆重识别的一大挑战 …

在车辆重识别任务中, 车辆视角的多变性会影响算法的准确性. 为了解决视角多变对重识别准确
性的影响, 本文提出了一种基于局部特征与视点感知的车辆重识别方法. 首先 …

车辆重识别作为智能交通系统的关键技术之一, 旨在从不同监控场景下识别同一车辆,
对构建平安智慧城市起着重要作用. 随着计算机视觉技术的不断发展, 使用监督学习的重识别 …

Vehicle re-identification is to identify a target vehicle in different cameras with non-
overlapping views. It is a challenging task due to various viewpoints of vehicles, diversified …

摘要车辆再识别是指给定一张车辆图像, 找出其他摄像头拍摄的同一车辆,
可将车辆再识别问题看作图像检索的子问题. 在真实交通监控系统中, 车辆再识别可以起到对 …

为了解决目前车辆重识别方法细粒度特征提取能力弱, 域泛化能力差的问题,
提出了一种基于双重注意力与精确特征分布匹配的车辆重识别方法. 首先 …