【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车辆重识别，涉及一种基于深度相机雾天高空拍摄的车辆重识别方法。
技术介绍
1、目前深度相机应用越来越广泛，深度相机能够捕获普通相机不具备的物体距离，其逐渐得到广泛应用，其主要的原理为将红外激光投射到物体的表面，光线会因为物体处于不同的深度区域将被反射，然后通过专门的红外相机就能够计算出物体的位置和深度信息。
2、车辆重识别是在不同的摄像头数据中发现感兴趣的车辆，由于其需要从大量的车辆数据中查找相同的车辆，因此，其也被看做事图像检索的子问题。目前公共场所的交通分析已经广泛应用车辆重识别技术。
3、随着卷积神经网络在许多计算机视觉任务重取得了非常大的进步，但是，现实场景中的车辆重识别仍然面临非常大的挑战，因为cnn往往是在小规模数据集上过拟合，现实情况下的场景往往更加复杂，而现实场景中的数据集非常匮乏，导致学习到的模型缺乏鲁邦特征的学习。人在处理信息的时候回综合多种信息来源，如，听觉，触觉，嗅觉等，而每种信息都将作为一种模态，然而，模态之间虽然存在强相关性，但是，如何更好的发挥模态的互补特性是目前亟待解
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于深度相机雾天高空拍摄的车辆重检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于深度相机雾天高空拍摄的车辆重检测方法，其特征在于，步骤(2)的具体过程为：将现有的RGBD数据集设置为Source，车辆重识别数据集设置为Target，GeneratorNet代表域自适应深度图生成网络，将深度图丰富的自然场景的RGBD图像转化为高位车辆重识别RGBD目标域图像：
3.根据权利要求2所述基于深度相机雾天高空拍摄的车辆重检测方法，其特征在于，步骤(3)将深度图和清晰图以相机参数融合生成雾天图：
4.根据权利要求3所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度相机雾天高空拍摄的车辆重检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于深度相机雾天高空拍摄的车辆重检测方法，其特征在于，步骤(2)的具体过程为：将现有的rgbd数据集设置为source，车辆重识别数据集设置为target，generatornet代表域自适应深度图生成网络，将深度图丰富的自然场景的rgbd图像转化为高位车辆重识别rgbd目标域图像：
3.根据权利要求2所述基于深度相机雾天高空拍摄的车辆重检测方法，其特征在于，步骤(3)将深度图和清晰图以相机参数融合生成雾天图：
4.根据权利要求3所述基于深度相机雾天高空拍摄的车辆重检测方法，其特征在于，步骤(4)的具体过程为：将vggnet网络最...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘寒松，王国强，王永，刘瑞，焦安健，
申请(专利权)人：松立控股集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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