Condivisione della tecnologia

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Sommario

1. Contesto della selezione degli argomenti e significato della ricerca

2. Stato della ricerca in patria e all'estero

3. Punti di innovazione degli algoritmi

4. Esperimento e analisi dei risultati

5. Implementazione del sistema

6. Riepilogo e prospettive

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Questo articolo è intitolato "Ricerca e implementazione del sistema dell'algoritmo di reidentificazione dei veicoli basato sul deep learning" ed è stato scritto da Qi Tiantian della East China Normal University. Ha lo scopo di studiare l'uso della tecnologia di deep learning per migliorare la precisione della riidentificazione dei veicoli. identificazione e costruire una reidentificazione intelligente del veicolo basata su questo sistema di algoritmo. Il documento copre il contesto, lo stato della ricerca, l'innovazione degli algoritmi e l'implementazione del sistema della tecnologia di reidentificazione dei veicoli.

1. Contesto della selezione degli argomenti e significato della ricerca

Con l’aumento del numero di veicoli, il tradizionale controllo manuale del traffico diventa sempre più difficile e i sistemi di trasporto intelligenti emergono man mano che i tempi lo richiedono. Essendo una parte importante del trasporto intelligente, la tecnologia di reidentificazione dei veicoli può identificare veicoli specifici in immagini o video da diverse prospettive, il che è di grande importanza per attività come la sicurezza intelligente e il tracciamento dei veicoli. Tuttavia, la tecnologia esistente di riconoscimento delle targhe presenta problemi come l’occlusione delle targhe e le targhe false, rendendo particolarmente importante la ricerca sulla reidentificazione dei veicoli senza targhe.

2. Stato della ricerca in patria e all'estero

Questo articolo esamina i metodi di reidentificazione dei veicoli basati su caratteristiche globali, caratteristiche locali e meccanismi di attenzione. Il metodo delle caratteristiche globali estrae le caratteristiche generali del veicolo per l'identificazione, ma è facile ignorare i dettagli locali. Il metodo delle caratteristiche locali distingue veicoli simili estraendo i dettagli locali del veicolo, ma i metodi esistenti spesso ignorano la relazione della struttura spaziale tra locali; caratteristiche; Attenzione Il meccanismo migliora l'accuratezza del riconoscimento migliorando l'attenzione del modello sulle caratteristiche importanti, ma ignora la correlazione tra i diversi canali delle caratteristiche.