摘要
本申请涉及图像识别技术领域,具体涉及面向道路交通的车辆重识别方法、计算机设备及存储介质,该方法包括:获取任一车辆在各角度下的多帧图像,并进行下采样多尺度划分;确定各角度下任意相邻两帧图像之间在各尺度下的特征差异值;基于各角度下各尺度与其余所有尺度之间对应所述特征差异值的相似程度,确定各角度的所有图像在各尺度下局部显著特征的变化值;确定各角度的所有图像在各尺度下具有显著细节特征的突出值;优化频率调谐算法中高斯平滑参数的取值;获取各帧图像的多尺度融合的显著图像;利用神经网络获取所述任一车辆的重识别结果。本申请旨在提高车辆重识别过程中特征提取的准确性,进而提高车辆重识别结果的准确性。
技术关键词
面向道路交通
重识别方法
相邻两帧图像
频率调谐
车辆重识别
计算机设备
像素点
图像识别技术
可读存储介质
多尺度
处理器
融合算法
表达式
参数
度函数
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
雷达图像配准方法
KAZE算法
RANSAC算法
像素点
视频
视频优化传输方法
动态变化场景
相邻两帧图像
动态变化特征
图像差分技术
车辆重识别模型
视角
超分辨率技术
三元组损失函数
网络