Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Daftar isi

1. Latar belakang pemilihan topik dan signifikansi penelitian

2. Status penelitian di dalam dan luar negeri

3. Poin inovasi algoritma

4. Eksperimen dan analisis hasil

5. Implementasi sistem

6. Ringkasan dan Pandangan

---

Artikel ini berjudul “Penelitian dan Implementasi Sistem Algoritma Identifikasi Ulang Kendaraan Berbasis Deep Learning” dan ditulis oleh Qi Tiantian dari East China Normal University. Artikel ini bertujuan untuk mempelajari penggunaan teknologi deep learning untuk meningkatkan akurasi identifikasi ulang kendaraan. identifikasi dan membangun identifikasi ulang kendaraan cerdas berdasarkan sistem algoritma ini. Makalah ini mencakup latar belakang, status penelitian, inovasi algoritma dan implementasi sistem teknologi re-identifikasi kendaraan.

1. Latar belakang pemilihan topik dan signifikansi penelitian

Seiring dengan bertambahnya jumlah kendaraan, pengendalian lalu lintas manual tradisional menjadi semakin sulit, dan sistem transportasi cerdas pun bermunculan seiring dengan perkembangan zaman. Sebagai bagian penting dari transportasi cerdas, teknologi identifikasi ulang kendaraan dapat mengidentifikasi kendaraan tertentu dalam gambar atau video dari berbagai perspektif, yang sangat penting untuk tugas-tugas seperti keamanan cerdas dan pelacakan kendaraan. Namun, teknologi pengenalan pelat nomor yang ada memiliki permasalahan seperti oklusi pelat nomor dan pelat nomor palsu, sehingga penelitian tentang identifikasi ulang kendaraan tanpa pelat nomor menjadi sangat penting.

2. Status penelitian di dalam dan luar negeri

Makalah ini mengulas metode identifikasi ulang kendaraan berdasarkan fitur global, fitur lokal, dan mekanisme perhatian. Metode fitur global mengekstraksi karakteristik kendaraan secara keseluruhan untuk identifikasi, namun mudah untuk mengabaikan detail lokal; metode fitur lokal membedakan kendaraan serupa dengan mengekstraksi detail lokal dari kendaraan tersebut, namun metode yang ada sering mengabaikan hubungan struktur spasial antar lokal. fitur; Perhatian Mekanisme ini meningkatkan akurasi pengenalan dengan meningkatkan perhatian model terhadap fitur-fitur penting, namun mengabaikan korelasi antara saluran fitur yang berbeda.