Technologieaustausch

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Inhaltsverzeichnis

1. Hintergrund der Themenauswahl und Forschungsbedeutung

2. Forschungsstatus im In- und Ausland

3. Algorithmus-Innovationspunkte

4. Experiment und Ergebnisanalyse

5. Systemimplementierung

6. Zusammenfassung und Ausblick

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Dieser Artikel trägt den Titel „Forschung und Systemimplementierung des auf Deep Learning basierenden Fahrzeug-Re-Identifizierungsalgorithmus“ und wurde von Qi Tiantian von der East China Normal University verfasst. Ziel ist es, den Einsatz von Deep-Learning-Technologie zur Verbesserung der Genauigkeit der Fahrzeug-Re-Identifikation zu untersuchen. Identifizierung und bauen Sie ein intelligentes Fahrzeug-Re-Identifikationssystem auf, das auf diesem Algorithmus basiert. Das Papier behandelt den Hintergrund, den Forschungsstand, die Algorithmusinnovation und die Systemimplementierung der Fahrzeug-Re-Identifizierungstechnologie.

1. Hintergrund der Themenauswahl und Forschungsbedeutung

Da die Zahl der Fahrzeuge zunimmt, wird die herkömmliche manuelle Verkehrssteuerung immer schwieriger, und je nach Bedarf entstehen intelligente Transportsysteme. Als wichtiger Bestandteil des intelligenten Transportwesens kann die Technologie zur erneuten Identifizierung von Fahrzeugen bestimmte Fahrzeuge in Bildern oder Videos aus verschiedenen Perspektiven identifizieren, was für Aufgaben wie intelligente Sicherheit und Fahrzeugverfolgung von großer Bedeutung ist. Allerdings gibt es bei der bestehenden Nummernschilderkennungstechnologie Probleme wie das Verdecken von Nummernschildern und gefälschte Nummernschilder, weshalb die Forschung zur Neuidentifizierung von Fahrzeugen ohne Nummernschilder besonders wichtig ist.

2. Forschungsstatus im In- und Ausland

In diesem Artikel werden Methoden zur Neuidentifizierung von Fahrzeugen auf der Grundlage globaler Merkmale, lokaler Merkmale und Aufmerksamkeitsmechanismen untersucht. Die globale Merkmalsmethode extrahiert die Gesamtmerkmale des Fahrzeugs zur Identifizierung, aber es ist leicht, lokale Details zu ignorieren; die lokale Merkmalsmethode unterscheidet ähnliche Fahrzeuge durch Extrahieren der lokalen Details des Fahrzeugs, aber bestehende Methoden ignorieren oft die räumliche Strukturbeziehung zwischen lokalen Features; Aufmerksamkeit Der Mechanismus verbessert die Erkennungsgenauigkeit, indem er die Aufmerksamkeit des Modells auf wichtige Features erhöht, ignoriert jedoch die Korrelation zwischen verschiedenen Feature-Kanälen.