【技术实现步骤摘要】
本申请涉及深度学习，尤其是涉及一种跨摄像头车辆重识别方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、车辆重识别技术通过摄像机网络将车辆图像与已捕获的图像进行匹配。这项技术不仅能解决车牌伪造和肇事逃逸等违法行为，还为城市交通规划提供决策支持，是民生服务和维护公共安全的重要工具。用户只需通过一张或几张车辆图片，即可在选定范围内快速找到相同或相似车辆，从而实现全面的车辆管理、追踪和自动定位。
2、然而，目前在进行车辆重识别时，由于天气、拍摄角度、光照变化或图像分辨率低等因素可能导致车牌模糊，导致单靠车牌识别的方式很难准确进行车辆识别；许多车辆的外观非常相似，特别是一些常见品牌、型号和颜色相同的车辆，导致难以区分，增加了误匹配的可能性；同一辆车在不同视角、光照条件下以及在存在遮挡等干扰因素时，拍摄的图片会存在显著差异，例如车辆存在遮挡以及正常视角时其获取的特征明显会存在不同，这会提高匹配的难度。
3、因此，目前车辆重识别的方式仍然存在识别准确度不高，误匹配可能性较高的风险。
技术实现思路
...【技术保护点】
1.一种跨摄像头车辆重识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的跨摄像头车辆重识别方法，其特征在于，通过预先构建的车辆特征提取模块对所述待查询车辆图像进行特征提取，生成查询车辆特征向量，包括：
3.根据权利要求2所述的跨摄像头车辆重识别方法，其特征在于，将通过所述目标密集特征金字塔网络的第一预设层提取的第一特征向量进行上采样，与通过所述目标密集特征金字塔网络的第二预设层提取的第二特征向量进行合并，得到合并特征向量，包括：
4.根据权利要求2所述的跨摄像头车辆重识别方法，其特征在于，对所述合并特征向量进行融合处理，...
【技术特征摘要】
1.一种跨摄像头车辆重识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的跨摄像头车辆重识别方法，其特征在于，通过预先构建的车辆特征提取模块对所述待查询车辆图像进行特征提取，生成查询车辆特征向量，包括：
3.根据权利要求2所述的跨摄像头车辆重识别方法，其特征在于，将通过所述目标密集特征金字塔网络的第一预设层提取的第一特征向量进行上采样，与通过所述目标密集特征金字塔网络的第二预设层提取的第二特征向量进行合并，得到合并特征向量，包括：
4.根据权利要求2所述的跨摄像头车辆重识别方法，其特征在于，对所述合并特征向量进行融合处理，得到融合特征向量，包括：
5.根据权利要求2所述的跨摄像头车辆重识别方法，其特征在于，基于所述融合特征向量，通过互补门注意力模块进行特征提取处理，生成查询车辆特征向量，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：翟葆朔，张永帅，李亚洲，
申请(专利权)人：中电信数字城市科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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