非重叠视野下的车辆重识别方法研究

非重叠视野下的车辆重识别方法研究

交通视频监控主要用于交通的控制和安全,因此它对当前公共交通系统产生越来越大的影响。在视频中,车辆是城市监控系统中的重要目标。在过去的十年中,与车辆相关的研究逐渐成为热点话题,例如车辆检测、分类、分割等都取得了很大的发展。与这些任务不同的是,车辆重识别是在多个视域非重叠摄像头捕获的图片中精确匹配特定的车辆。利用车辆重识别算法可以自动执行图像匹配的工作,节省人工且耗时少,这在构建智慧城市、安全城市中起着至关重要的作用。随着深度学习的发展,相较于使用传统特征或者利用传感器的方法进行图片匹配,使用卷积神经网络提取高维特征进行重识别模型的训练已经成为了发展趋势。然而,这类方法仍面临着一些问题,本文主要围绕以下三个问题进行了讨论:一是有效的提取关键特征,二是提高模型的泛化能力,三是缺失标注时的模型训练问题。因此,针对以上问题,本文提出了以下解决方法:(1)针对提取有效车辆特征的问题,本文提出了一种多区域感知模型,该模型除提取全局特征外,还从一系列的局部区域中提取细节特征。与直接分割图片提取局部特征不同的是,本文引入基于空间变换网络的定位模型自动定位局部区域,从而使得到的信息包含更多独特的视觉线索。在获得特征表达后,为进一步提高重识别的准确率,本文还提出了一种基于上下文的排名方法,该方法通过考虑邻域之间的相似性生成二次排名列表以优化重识别的结果。为验证提出的方法的有效性,本文设计了大量的对比消融实验,从实验结果可以看出,本文方法在多个数据集上的准确率均有提高。(2)针对在跨域情况下模型泛化能力低的问题,尤其是在无微调网络的前提下,当重识别模型在一个域上进行训练,而在另一个域上进行测试时出现准确率明显下降的情况,本文提出了一种域自适应框架,该框架通过源域和目标域之间的风格转换,从而缩小域偏差。首先,在不需要任何标注的前提下,利用一个端到端的的双分支对抗性网络用于不同域之间的风格转换。该网络可以让源域具有标记的图像学习目标域中未标记图像的风格,并且可以保留图像转换前在源域中的身份信息,以此平滑域偏差。在特征训练阶段,为更好的抑制背景信息而突出前景信息,本文提出了基于注意力的特征学习网络来训练车辆重识别模型。利用该网络训练得到的重识别模型可以更好的适应各种不同的场景。为验证方法的有效性,本文在现有的公开数据集上设计了大量的实验,实验结果也表明了本文提出的域自适应框架可以在一定程度上平滑域偏差,提高模型的泛化能力。(3)针对目标域因缺少标签而无法直接优化车辆重识别模型的问题,本文提出了一种用于车辆重识别的渐进式自适应学习方法,该方法旨在从大量无标签数据中推断出图像与图像之间的关系以探索未知的目标域。为更有效的利用已有标注的数据,本文首先生成与目标域具有相似数据分布的图像作为“伪目标样本”。这些伪样本将与通过动态采样策略选择的未标记样本组合在一起,共同训练车辆重识别模型。对于无标签样本,考虑到聚类结果的不准确性,本文还提出了加权标签平滑损失,把样本与各聚类中心的距离作为伪标签的权重,建立样本与所有聚类中心的距离分布,从而达到降低因伪标签的不确定性造成的训练误差的目的。通过迭代、交替进行训练模型和聚类两个步骤,使得重识别模型逐渐适应目标域,并且从实验结果中,也可以看出,随着迭代次数的增加,重识别模型的准确率也有一定的提高。(4)针对目标域因缺少标签而无法直接优化车辆重识别模型的问题,本文还提出了一种基于自适应多标签学习的跨域车辆重识别方法。与现有方法不同的是,该方法考虑到多视角问题,即对相同的事物,可以从多个角度进行描述。自适应多标签学习的无监督车辆重识别方法利用未标记样本的潜在相似性,利用焦点遮挡网络生成多种特征,并利用这些特征从不同的视角自动构建多个聚类。所以,对于目标域中的任何一张车辆图片,可以根据聚类结果分配多个不同的标签用于训练车辆重识别模型。重复进行聚类和训练过程直到重识别模型稳定为止。此外,为了在车辆重识别任务中获得最佳性能,考虑到伪标签的可靠性不高,本文提出了困难三元组中心损失,与三元组损失不同的是,该损失不仅考虑了样本与样本之间的差异,也考虑了聚类后的簇与簇之间的差异,从而可以更好地训练适应未知域的无监督车辆重识别模型。最后,为验证提出的方法的有效性,本文在由真实视频监控中检测到的大量车辆图像构成的车辆重识别数据集上进行了验证,与只进行单视角聚类的方法相比,本文的方法在不同的数据集上准确率都有提升。

基本信息

题目无重叠视域中车辆重识别方法研究
文献类型博士论文
作者彭锦佳
作者单位大连海事大学
导师付先平
文献来源大连海事大学
发表年份2021
学科分类工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业分类公路与水路运输,计算机软件及计算机应用,计算机软件及计算机应用
分类号TP391.41;U495
关键词多区域局部感知,无监督自适应学习,车辆重识别,渐进式学习,多标签学习网络
总页数:116
文件大小:13612k

论文目录

创新点摘要
摘要
abstract
1 绪论
  1.1 研究背景及意义
  1.2 车辆重识别任务
  1.3 无重叠视域中车辆重识别研究现状及进展
    1.3.1 基于传感器的车辆重识别方法
    1.3.2 监督式车辆重识别方法
    1.3.3 无监督式车辆重识别方法
  1.4 车辆重识别面临的挑战
  1.5 研究内容和章节安排
  1.6 本章小结
2 基于多区域感知的车辆重识别方法
  2.1 引言
  2.2 基于局部感知的特征训练网络
    2.2.1 层次特征融合网络
    2.2.2 全局特征学习网络
    2.2.3 局部特征学习网络
    2.2.4 模型训练
  2.3 基于上下文的再排名方法
  2.4 实验结果与分析
    2.4.1 数据集
    2.4.2 评价方法
    2.4.3 实验设置
    2.4.4 结果分析
  2.5 本章小结
3 基于生成对抗网络的跨域车辆重识别方法
  3.1 引言
  3.2 方法概述
  3.3 双分支生成对抗网络
  3.4 基于注意力机制的特征学习网络
  3.5 实验结果与分析
    3.5.1 实验设置
    3.5.2 结果分析
  3.6 本章小结
4 基于加权标签平滑损失的渐进式车辆重识别方法
  4.1 引言
  4.2 方法概述
  4.3 伪目标域图像的生成
  4.4 基于加权标签平滑损失的特征训练
  4.5 动态样本选择策略
  4.6 实验结果
    4.6.1 实验设置
    4.6.2 结果分析
  4.7 本章小结
5 基于自适应多标签学习的跨域车辆重识别方法
  5.1 引言
  5.2 方法概述
  5.3 监督式模型预训练
  5.4 焦点遮挡网络
    5.4.1 空间焦点遮挡分支
    5.4.2 通道焦点遮挡分支
    5.4.3 实例存储器
  5.5 多线索聚类
  5.6 无监督训练
  5.7 实验结果
    5.7.1 实验设置
    5.7.2 结果分析
  5.8 本章小结
6 结论与展望
  6.1 结论
  6.2 展望
参考文献
作者简历及攻读博士学位期间的科研成果
致谢

参考文献

[1] 早期脑中风识别方法[J]. 江苏卫生保健 2021(01)
[2] 基于云计算的网络资源缺失信息识别方法[J]. 电子元器件与信息技术 2019(11)
[3] 武汉市主城区现状用地自主识别方法探索[J]. 中国土地 2020(02)
[4] 基于场景-部件的人体行为识别方法[J]. 测控技术 2020(02)
[5] 基于人眼识别的人脸朝向识别方法[J]. 信息记录材料 2020(01)
[6] 颠覆性技术识别方法述评[J]. 图书情报工作 2020(17)
[7] 产品虚假评论文本识别方法研究述评[J]. 数据分析与知识发现 2019(09)
[8] 网络谣言识别方法及展望[J]. 网络空间安全 2016(Z2)
[9] 物联网智能终端设备识别方法[J]. 电信科学 2017(02)
[10] 一种分布式人脸识别方法及性能优化[J]. 光学精密工程 2017(03)
[11] 振动目标产生的瑞雷波的识别方法研究[J]. 沈阳理工大学学报 2017(02)
[12] 松辽盆地二氧化碳气层录井识别方法[J]. 石化技术 2017(10)
[13] 用于机动目标跟踪的分段机动识别方法[J]. 电波科学学报 2015(01)
[14] “特殊的平行四边形”易错点剖析[J]. 初中生世界 2017(15)
[15] 基于深度学习的场景识别方法对比研究[J]. 信息技术与信息化 2021(01)
[16] 基于深度学习的颈椎间盘突出识别方法[J]. 聊城大学学报(自然科学版) 2021(01)
[17] 基于深度学习的人脸识别方法研究进展[J]. 现代计算机 2020(01)
[18] 基于典型相关分析特征融合的行人再识别方法[J]. 光电子·激光 2020(05)
[19] 基于深度流形表示学习的工业过程多故障识别方法[J]. 计算机与数字工程 2020(10)
[20] 4G网络深度覆盖“283”识别方法研究[J]. 数字通信世界 2019(03)
[21] 颠覆性技术识别方法研究与应用分析[J]. 军事医学 2018(01)
[22] 一种大象流两级识别方法[J]. 电信科学 2017(03)
[23] 多角度人脸检测与识别方法研究[J]. 电子设计工程 2017(11)
[24] 卫星图像传输跟踪优化识别方法仿真研究[J]. 计算机仿真 2017(09)
[25] 基于主题模型和情感分析的垃圾评论识别方法研究[J]. 计算机科学 2017(10)
[26] 同形异义词机器辅助识别方法研究[J]. 数字图书馆论坛 2015(05)
[27] 4G网络深度覆盖精确需求识别方法研究[J]. 电信工程技术与标准化 2015(09)
[28] 试分析基于区域生长的道路和桥梁识别方法的研究[J]. 科技创业家 2014(01)
[29] 基于统计的人脸识别方法综述[J]. 安阳工学院学报 2012(04)
[30] 基于情景分析的项目风险识别方法研究[J]. 理论观察 2012(05)

相似文献

[1]基于深度学习的人体行为识别方法研究[D]. 余胜.厦门大学2018
[2]基于低秩表示的人脸识别方法研究[D]. 谢建春.南京理工大学2018
[3]基于表示学习及回归模型的稳健人脸识别方法研究[D]. 邰颖.南京理工大学2017
[4]非限定环境下的人脸识别方法研究[D]. 吕江靖.中国科学院大学(中国科学院重庆绿色智能技术研究院)2017
[5]基于深度学习的行人再识别研究[D]. 朱福庆.大连理工大学2018
[6]事件可信度识别方法研究[D]. 钱忠.苏州大学2018
[7]计算机人脸识别方法研究[D]. 陈绵书.吉林大学2004
[8]基于视觉计算的煤岩识别方法研究[D]. 陈浜.中国矿业大学(北京)2018
[9]基于图像重构和特征融合的人脸识别方法研究[D]. 周昌军.大连理工大学2008
[10]四种人脸识别方法研究[D]. 何光辉.重庆大学2010
非重叠视野下的车辆重识别方法研究
下载Doc文档

猜你喜欢