【摘 要】
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车辆再识别是在海量车辆图像或视频中检索目标车辆的过程,属于图像检索的子问题。在交通系统中引入车辆再识别技术,既能提高交通管理自动化程度又能保证对车辆定位追踪的准确性,传统的车辆图像处理技术不能很好的提取车辆特征,从而影响后续车辆再识别的效果。本文针对车辆特点及其所处复杂外界环境的特点,研究有效的车辆图像再识别算法。主要工作有:（1）基于MAPANet的车辆图像特征提取。依靠车辆图像中具有区分性的局
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目（项目编号:F2019201329）；
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车辆再识别是在海量车辆图像或视频中检索目标车辆的过程,属于图像检索的子问题。在交通系统中引入车辆再识别技术,既能提高交通管理自动化程度又能保证对车辆定位追踪的准确性,传统的车辆图像处理技术不能很好的提取车辆特征,从而影响后续车辆再识别的效果。本文针对车辆特点及其所处复杂外界环境的特点,研究有效的车辆图像再识别算法。主要工作有:（1）基于MAPANet的车辆图像特征提取。依靠车辆图像中具有区分性的局部信息,提出了由多分支组成的多注意局部对准网络——MAPANet。采用Res Net50-b作为模型的基干网络,设计并构建多分支结构,获取车辆图像的全局与多个局部信息。利用融合全局和局部特征,为实现车辆再识别打下基础。（2）基于k-reciprocal Encoding的双阶段车辆图像再识别。利用k-reciprocal Encoding算法在处理图像再识别的良好性能,采用多度量策略,设计双阶段的车辆图像再识别算法。首先利用MAPANet模型提取的车辆图像特征进行相似性计算,得到车辆图像的初始识别列表,然后提取k-reciprocal特征,利用杰卡德距离对初始列表进行调整,提高车辆再识别系统的准确性。（3）以两个大型公共车辆再识别数据集Ve Ri776和Vehicle ID为实验数据集进行性能评估,所提出的基于MAPANet的车辆再识别模型在Ve Ri776数据集上MAP的值为72.83%,在Vehicle ID数据集上MAP的值为80.16%,表明本文方法能够适应车辆图像特点,具有较高的车辆再识别准确率。
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