基于深度特征的匿名车辆匹配方法

本发明公开了一种基于深度特征的匿名车辆匹配方法，涉及车辆匹配方法技术领域；先搭建含不同模块与损失函数的多分支网络，同时提取车辆图像全局和局部特征；接着用集成奇异值显著性差异信息的张量秩约束非负矩阵分解模型融合多分支特征；过程中，输入层前加自适应光照归一化模块，融合时引入特征重要性评估机制，以此提升匹配精度与鲁棒性，完成匿名车辆匹配。本发明能精准匹配匿名车辆，多分支网络与特征融合提升匹配精度，对复杂环境适应性强，无惧光照、视角变化，推理速度快，满足实时性需求。还具备良好泛化能力，不同场景下都能稳定可靠地工作，有效解决现有技术难题。