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Tabla de contenido

1. Antecedentes de la selección del tema e importancia de la investigación.

2. Estado de la investigación en el país y en el extranjero

3. Puntos de innovación de algoritmos

4. Análisis de experimentos y resultados.

5. Implementación del sistema

6. Resumen y perspectivas

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Este artículo se titula "Investigación e implementación de sistemas del algoritmo de reidentificación de vehículos basado en aprendizaje profundo" y fue escrito por Qi Tiantian de la Universidad Normal del Este de China. Su objetivo es estudiar el uso de tecnología de aprendizaje profundo para mejorar la precisión de la identificación de vehículos. identificación y construir una reidentificación inteligente de vehículos basada en este sistema. El artículo cubre los antecedentes, el estado de la investigación, la innovación de algoritmos y la implementación del sistema de la tecnología de reidentificación de vehículos.

1. Antecedentes de la selección del tema e importancia de la investigación.

A medida que aumenta el número de vehículos, el control del tráfico manual tradicional se vuelve cada vez más difícil y surgen sistemas de transporte inteligentes según lo requieren los tiempos. Como parte importante del transporte inteligente, la tecnología de reidentificación de vehículos puede identificar vehículos específicos en imágenes o videos desde diferentes perspectivas, lo cual es de gran importancia para tareas como la seguridad inteligente y el seguimiento de vehículos. Sin embargo, la tecnología de reconocimiento de matrículas existente tiene problemas como la oclusión de las matrículas y las matrículas falsas, lo que hace que la investigación sobre la reidentificación de vehículos sin matrícula sea particularmente importante.

2. Estado de la investigación en el país y en el extranjero

Este artículo revisa los métodos de reidentificación de vehículos basados ​​en características globales, características locales y mecanismos de atención. El método de características globales extrae las características generales del vehículo para su identificación, pero es fácil ignorar los detalles locales; el método de características locales distingue vehículos similares extrayendo los detalles locales del vehículo, pero los métodos existentes a menudo ignoran la relación de la estructura espacial entre los locales. características Atención El mecanismo mejora la precisión del reconocimiento al mejorar la atención del modelo a características importantes, pero ignora la correlación entre diferentes canales de características.