Compartilhamento de tecnologia

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Índice

1. Antecedentes da seleção de tópicos e significado da pesquisa

2. Status de pesquisa no país e no exterior

3. Pontos de inovação do algoritmo

4. Experiência e análise de resultados

5. Implementação do sistema

6. Resumo e Perspectiva

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Este artigo é intitulado "Pesquisa e implementação de sistema de algoritmo de reidentificação de veículos baseado em aprendizado profundo" e foi escrito por Qi Tiantian da East China Normal University. Seu objetivo é estudar o uso de tecnologia de aprendizado profundo para melhorar a precisão do reconhecimento de veículos. identificação e construir uma reidentificação inteligente de veículos com base neste sistema de algoritmo. O artigo cobre o histórico, o status da pesquisa, a inovação de algoritmos e a implementação de sistemas de tecnologia de reidentificação de veículos.

1. Antecedentes da seleção de tópicos e significado da pesquisa

À medida que o número de veículos aumenta, o controlo manual tradicional do tráfego torna-se cada vez mais difícil e os sistemas de transporte inteligentes surgem à medida que os tempos exigem. Como parte importante do transporte inteligente, a tecnologia de reidentificação de veículos pode identificar veículos específicos em imagens ou vídeos de diferentes perspectivas, o que é de grande importância para tarefas como segurança inteligente e rastreamento de veículos. No entanto, a tecnologia existente de reconhecimento de placas tem problemas como oclusão de placas e placas falsas, tornando a pesquisa sobre reidentificação de veículos sem placas particularmente importante.

2. Status de pesquisa no país e no exterior

Este artigo revisa métodos de reidentificação de veículos baseados em características globais, características locais e mecanismos de atenção. O método de característica global extrai as características gerais do veículo para identificação, mas é fácil ignorar os detalhes locais. O método de característica local distingue veículos semelhantes extraindo os detalhes locais do veículo, mas os métodos existentes muitas vezes ignoram a relação da estrutura espacial entre locais; recursos; Atenção O mecanismo melhora a precisão do reconhecimento, aumentando a atenção do modelo para recursos importantes, mas ignora a correlação entre diferentes canais de recursos.