【技术名称】一种语义知识引导的车辆重识别方法

【应用行业】交通运输

【技术领域】本发明属于车辆重识别领域，尤其涉及一种语义知识引导的车辆重识别方法。

【知识产权】发明专利

【成果完成单位】华中师范大学

【成果完成人姓名】陈旭、吴砥、方建

【完成人团队简介】吴砥教授是华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心副主任，团队主要研究教育信息化发展战略与政策规划、教育信息化核心指标与绩效评估、师生信息素养监测与评估、教育信息化标准与应用

【成果完成时间】2024-03-12

【专利号】CN202410281430.9

【授权日期】2025-03-25

【技术成熟度】研发阶段

【应用背景】车辆重识别也被称为跨境追踪，目前已成为弥补车牌识别验证局限性的重要手段。目前的车辆重识别方法主要从视觉解译的角度聚焦于特定数据集，难以满足开放场景下的实际应用需求。车辆重识别面临的挑战主要包括：1)类间相似性，具有相同车型的车辆具有高度相似性；2)类内差异性，不同视角下拍摄的相同车辆具有较大的外观差异；3)在实际应用中，可能缺少具体的车辆图像，仅有相关的文本描述。

【成果简介】本发明属于车辆重识别领域，提供一种语义知识引导的车辆重识别方法，包括：(1)构建车辆图像提示文本生成网络，通过交叉熵损失训练图像编码器、文本编码器、条件编码网络，输出车辆图像的提示文本向量；(2)构建文本语义对齐的车辆细粒度特征提取网络，通过多粒度全局特征学习、跨模态跨粒度特征对齐，采用分类损失和交叉熵损失联合监督训练，输出车辆图像的特征向量；(3)利用步骤(2)训练完成的文本语义对齐的车辆细粒度特征提取网络，分别提取查询车辆图像和待检索车辆图像的特征，采用余弦距离进行特征相似度排序，得到检索的车辆图像结果。本发明多语义知识引导的车辆重识别方法，有效提高了车辆重识别的准确度和鲁棒性。

【成果图片】

【联系方式】汪兵、安红高、刘树楠、吴涛，02767862377，02767862003