CN114550110B 一种基于无监督域适应的车辆重识别方法及系统 （中通服中睿科技有限公司）

一种基于无监督域适应的车辆重识别方法网络模型包括2个相同架构的网络；将源域数据集输入车辆重识别网络模型中进行有监督预训练；将停车场监控视频输入车辆目标检测模型将目标域数据集输入完成有监督预训练的车辆识别网络模型中的2个相同架构的网络采用双重网络学习方法进行训练；从完成无监督训练的2个网络中选择性能更优的一个网络作为车辆重2S2、构建基于非局部注意力机制的车辆重识别网述车辆重识别网络模型包括2个相同架构的网络NetA和NetB；所述基于非局部注意力机制S5、将所述目标域数据集输入完成有监督预训训练，其中所述车辆重识别网络模型中的2个相同架构的网络NetA和NetB采用双重网络学数，并将所述NetA和NetB迁移到目标域上，将目标域数据集中不同的样本分别输入所述NetB；型MeanNetA和MeanNetB生成软伪标签A和软伪软伪标签A对NetB进行有监督训练，根据损失函数对所述NetA和NetB分别进行优化直至参S6、从完成无监督训练的网络NetA和NetB选择性能更3骤中，将所述源域数据集输入所述车辆重识别网络模型中进行有监督预训练的步骤包括：将源域数据集的样本输入所述车辆重识别网络模型中训练得到一源域数据集中的第i个样本经过所述特征提取器后提取得到特征再利用特征将若干带真实标签yk的测试车辆图像输入完成训练的NetA和NetB中，所述NetA和NetB输出识别结果:'和r":2距离和余弦距离按照一定权重λ进行加权平均得到NetA中第k个测试车辆图像的相似度度量D:,其计算公式如下：计算识别结果与真实标签yk的欧氏距离和余弦距离，再计算NetB中第k个测试车辆将所有测量车辆图像在NetA和NetB中得到的相似度度量进行排序，得到相似度排序6.一种基于无监督域适应的车辆重识别系统，应用4其中，所述数据获取模块将其获取的车辆基础数据集发送车辆目标检测模块，所述车辆目标检测模块中设置有车辆目标预处理模块，用于将输入的车辆基础数据集进行增广处理和尺寸归预处理的源域数据集和目标域数据集发送至车辆重识车辆重识别模块，所述车辆重识别模块中包括基于非括2个相同架构的网络NetA和NetB；所述有监督训练单元用于利用源域数据集对车辆重识识别网络用于进行车辆重识别。的计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的方5[0004]本发明为克服上述现有技术所述的车辆重识别中难以获监督训练，其中所述车辆重识别网络模型中的2个相同架构的网络NetA和NetB采用双重网6预处理的源域数据集和目标域数据集发送至车辆重识处理器执行存储器中的计算机程序时实现本发明的基于无监督域适应的车辆重识别方法7[0030]对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解在对车辆重识别网络模型中的2个相同架构的网络采用双重网络相互学习的方法进行无监8征再利用特征和样本的真实标签进行损失函数的计算，直至损失函监督训练，其中所述车辆重识别网络模型中的2个相同架构的网络NetA和NetB采用双重网均模型MeanNetA和MeanNetB生成软伪标9NetB输出识别结果和欧氏距离和余弦距离按照一定权重λ进行加权平均得到NetA中第k个测试车辆图像的相似度度量D:,其计算公式如下：[0078]计算识别结果与真实标签yk的欧氏距离和余弦距离，再计算NetB中第k个测试[0081]本实施例将经过少量或一定数量的带标签的训练数据对车辆重识别网络模型进量或一定数量的带标签的训练数据的情况下确保车辆重识别网络模型的车辆重识别性能，可以很好地解决停车场环境下监控视频数据没有标注且标注困[0083]本实施例在实施例1提出的基于无监督域适应的车辆重识别方法的基础上，对其经波动单元产生的后向梯度差异的非局部注[0086]在一具体实施例中，骨干网络模型采用ResNet-50网络，并引入一个无参数模块[0098]非局部注意力机制单元对经过块方向波调制的特征图依次对施加通道[0106]本实施例在现有的卷积网络ResNet-50的基础上，除了加入用于发现更多互补的特征的非局部注意力波动模块，还加入了广义平均池化(Generalized-mean(GeM)[0113]本实施例提出一种基于无监督域适应的车辆重识别系统，应用于实施例1或实施成预处理的源域数据集和目标域数据集发送至监督训练；所述无监督训练单元用于利用目标域数据集对车辆重识别模块进行无监督训[0120]在具体实施过程中，数据获取模块通过互联网或外部输别网络模型进行无监督训练，其中所述车辆重识别网络模型中的2个相同架构的网络NetA和NetB采用双重网络学习方法进行训练。检验单元对车辆重识别网络模型中的2个相同架构的网络NetA和NetB进行检验并从中选择性能更优的一个网络特征距离矩阵中特征距离最近的车辆图像匹配的信息ID作为车辆重识[0127]本实施例提出的基于无监督域适应的车辆重识别系统中，包括摄像机和处理模器中的计算机程序时实现实施例1或实施例2的基于无监督域适应的车辆重识别方法的步