【技术实现步骤摘要】
用于获取车辆相似度的方法及装置
本公开的实施例涉及图像处理
，具体涉及用于获取车辆相似度的方法及装置。
技术介绍
随着现代社会经济的飞速发展，有效的城市道路交通管理在人们的经济、社会活动中的重要性日益显著。因此，深入研究解决城市交通问题就有着极为重要的现实意义。其中，对车辆的有效识别是现代智能交通研究的核心部分。
技术实现思路
本公开的实施例提出了用于获取车辆相似度的方法及装置。第一方面，本公开的实施例提供了一种用于获取车辆相似度的方法，该方法包括：分别从第一待处理图像和第二待处理图像选取多个第一区域和多个第二区域，其中，所述第一待处理图像包含第一车辆图像，第二待处理图像包含第二车辆图像，所述多个第一区域中每个第一区域内的车辆位置和所述多个第二区域中每个第二区域内的车辆位置对应；分别从所述多个第一区域中的每一个第一区域获取第一车辆特征信息和从所述多个第二区域中的每一个第二区域获取第二车辆特征信息；根据所述每一个第一区域的第一车辆特征信息与对应的所述每一个第二区域的第二车辆特征信息的相似度，获得第一车辆相似度信息；分别获取所述第一待处理图像和第二待处理图像的第三车...
【技术保护点】
1.一种用于获取车辆相似度的方法，包括：分别从第一待处理图像和第二待处理图像选取多个第一区域和多个第二区域，其中，所述第一待处理图像包含第一车辆图像，第二待处理图像包含第二车辆图像，所述多个第一区域中每个第一区域内的车辆位置和所述多个第二区域中每个第二区域内的车辆位置对应；分别从所述多个第一区域中的每一个第一区域获取第一车辆特征信息和从所述多个第二区域中的每一个第二区域获取第二车辆特征信息；根据所述每一个第一区域的第一车辆特征信息与对应的所述每一个第二区域的第二车辆特征信息的相似度，获得第一车辆相似度信息；分别获取所述第一待处理图像和第二待处理图像的第三车辆特征信息和第四车...
【技术特征摘要】
1.一种用于获取车辆相似度的方法，包括：分别从第一待处理图像和第二待处理图像选取多个第一区域和多个第二区域，其中，所述第一待处理图像包含第一车辆图像，第二待处理图像包含第二车辆图像，所述多个第一区域中每个第一区域内的车辆位置和所述多个第二区域中每个第二区域内的车辆位置对应；分别从所述多个第一区域中的每一个第一区域获取第一车辆特征信息和从所述多个第二区域中的每一个第二区域获取第二车辆特征信息；根据所述每一个第一区域的第一车辆特征信息与对应的所述每一个第二区域的第二车辆特征信息的相似度，获得第一车辆相似度信息；分别获取所述第一待处理图像和第二待处理图像的第三车辆特征信息和第四车辆特征信息；将所述第三车辆特征信息和第四车辆特征信息导入预先训练的车辆识别模型，得到第二车辆相似度信息；根据所述第一车辆相似度信息和所述第二车辆相似度信息，计算所述第一车辆图像对应的车辆和第二车辆图像对应的车辆之间的相似度。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述每一个第一区域的第一车辆特征信息与对应的所述每一个第二区域的第二车辆特征信息的相似度，获得第一车辆相似度信息，包括：对于多个第一车辆特征信息和多个第二车辆特征信息中的第一车辆特征信息和第二车辆特征信息，计算第一车辆特征信息和对应该第一车辆特征信息的第二车辆特征信息之间的子相似度信息；将多个子相似度信息的和作为第一车辆相似度信息。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车辆识别模型通过以下步骤训练得到：获取多个样本车辆图像组和对应所述多个样本车辆图像组中每个样本车辆图像组对应的第一样本车辆特征信息、第二样本车辆特征信息和样本相似度信息，其中，样本车辆图像组包括包含车辆图像的第一样本车辆子图像和包含车辆图像的第二样本车辆子图像，第一样本车辆子图像与第一样本车辆特征信息对应，第二样本车辆子图像与第二样本车辆特征信息，样本相似度信息用于表征第一样本车辆子图像和第二样本车辆子图像之间的相似度，样本车辆特征信息包括以下至少一项：车辆轮廓线、车辆区域线；将所述多个样本车辆图像组的每个样本车辆图像组的第一样本车辆特征信息和第二样本车辆特征信息作为输入，将所述多个样本车辆图像组中的每个样本车辆图像组所对应的所述样本相似度信息作为输出，训练得到所述车辆识别模型。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述多个样本车辆图像组的每个样本车辆图像组的第一样本车辆特征信息和第二样本车辆特征信息作为输入，将所述多个样本车辆图像组中的每个样本车辆图像组所对应的所述样本相似度信息作为输出，训练得到所述车辆识别模型，包括：执行以下训练步骤：将所述多个样本车辆图像组中的每个样本车辆图像组的第一样本车辆特征信息和第二样本车辆特征信息依次输入至初始车辆识别模型，得到所述多个样本车辆图像组中的每个样本车辆图像组所对应的预测相似度信息，将所述多个样本车辆图像组中的每个样本车辆图像组所对应的预测相似度信息与该样本车辆图像组所对应的样本相似度信息进行比较，得到所述初始车辆识别模型的预测准确率，确定所述预测准确率是否大于预设准确率阈值，若大于所述预设准确率阈值，则将所述初始车辆识别模型作为训练完成的车辆识别模型。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述多个样本车辆图像组的每个样本车辆图像组的第一样本车辆特征信息和第二样本车辆特征信息作为输入，将所述多个样本车辆图像组中的每个样本车辆图像组所对应的所述样本相似度信息作为输出，训练得到所述车辆识别模型，包括：响应于不大于所述预设准确率阈值，调整所述初始车辆识别模型的参数，并继续执行所述训练步骤。6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述样本相似度信息通过以下步骤得到：根据样本车辆图像组包含的第一样本车辆子图像和第二样本车辆子图像分别对应的第一样本车辆特征信息和第二样本车辆特征信息确定样本第一车辆区域和样本第二车辆区域；分别获取所述样本第一车辆区域和样本第二车辆区域的样本第一车辆区域的第一区域特征和第二区域特征，其中，区域特征包括以下至少一项：线条组合特征、区域组合特征；分别对所述第一区域特征和第二区域特征进行特征融合，得到第一区域特征值和第二区域特征值；根据所述第一区域特征值和第二区域特征值之间的差值计算样本相似度信息。7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其中，所述根据所述第一车辆相似度信息和所述第二车辆相似度信息，计算所述第一车辆图像对应的车辆和第二车辆图像对应的车辆之间的相似度，包括：分别为所述第一车辆相似度信息和所述第二车辆相似度信息设置第一权重和第二权重；将所述第一权重和第一车辆相似度信息的第一乘积，与第二权重和第二车辆相似度信息的第二乘积之间的和作为车辆之间的相似度。8.一种用于获取车辆相似度的装置，包括：图像区域选择单元，被配置成分别从第一待处理图像和第二待处理图像选取多个第一区域和多个第二区域，其中，所述第一待处理图像包含第一车辆图像，第二待处理图像包含第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：段旭，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。