一种车辆重识别模型训练方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种车辆重识别模型训练方法及装置，其中，该方法包括：确定预定数量的车辆图像对应的车辆电子信息；将该预定数量的数据组存储到预先设置的一级标注库中，其中，每个该数据组包括该车辆图像与该车辆电子信息；将该一级标注库中目标置信度大于第一预设阈值的数据组存储到二级标注库中；在该二级标注库中该数据组的数量大于或等于第二预设阈值的情况下，根据该二级标注库对车辆重识别模型进行训练，得到目标重识别模型，可以解决相关技术中车辆重识别ReID通过离线训练方式不具备自主升级能力的问题，通过二级标准库对车辆重识别模型进行在线训练，实现了模型自主升级。级。级。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆重识别模型训练方法及装置


[0001]本专利技术涉及智能交通领域，具体而言，涉及一种车辆重识别模型训练方法及装置。

技术介绍

[0002]传统的车辆重识别ReID系统，其算法需要通过离线训练的方式，然后加载到设备中运行，不具备在线训练、算法自主升级的能力。
[0003]针对相关技术中车辆重识别ReID通过离线训练方式不具备自主升级能力的问题，尚未提出解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种车辆重识别模型训练方法及装置，以至少解决相关技术中车辆重识别ReID通过离线训练方式不具备自主升级能力的问题。
[0005]根据本专利技术的一个实施例，提供了一种车辆重识别模型训练方法，包括：
[0006]确定预定数量的车辆图像对应的车辆电子信息；
[0007]将所述预定数量的数据组存储到预先设置的一级标注库中，其中，每个所述数据组包括所述车辆图像与所述车辆电子信息；
[0008]将所述一级标注库中目标置信度大于第一预设阈值的数据组存储到二级标注库中；<br/>[0009]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆重识别模型训练方法，其特征在于，包括：确定预定数量的车辆图像对应的车辆电子信息；将所述预定数量的数据组存储到预先设置的一级标注库中，其中，每个所述数据组包括所述车辆图像与所述车辆电子信息；将所述一级标注库中目标置信度大于第一预设阈值的数据组存储到二级标注库中；在所述二级标注库中所述数据组的数量大于或等于第二预设阈值的情况下，根据所述二级标注库对车辆重识别模型进行训练，得到目标重识别模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述二级标注库对车辆重识别模型进行训练，得到目标重识别模型之后，所述方法还包括：将目标车辆的目标图像输入到所述目标重识别模型中，得到所述目标重识别模型输出的所述目标车辆的重识别结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述预定数量的车辆图像对应的车辆电子信息包括：重复执行以下步骤，得到所述预定数量的车辆图像对应的车辆电子信息：通过第一设备采集车辆图像，并通过第二设备获取车辆的所述探测结果；通过路侧通信设备获取所述车辆电子信息，并对所述车辆的车载通信设备进行定位，得到所述定位结果；根据所述探测结果与所述定位结果确定所述车辆图像对应的所述车辆电子信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述探测结果与所述定位结果确定所述车辆图像对应的所述车辆电子信息包括：根据所述探测结果中的第一位置信息与车辆速度确定所述车辆在所述定位结果中的第二定位时刻的位置坐标，其中，所述探测结果包括：第一位置信息、车辆速度、第一定位时刻，所述定位结果包括第二位置信息、第二定位时刻；在所述位置坐标与所述第二位置信息的距离差值小于第二预设阈值的情况下，确定所述车辆图像与所述车辆电子信息对应同一车辆，得到所述车辆图像对应的所述车辆电子信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述探测结果中的第一定位置信度与所述定位结果中的第二定位置信度确定所述数...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈峰，武宏伟，信思旭，
申请(专利权)人：北京万集科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：