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基于多注意力融合的车辆重识别研究
一、引言
随着智能交通系统的快速发展,车辆重识别技术已成为智能交通领域的研究热点。车辆重识别(VehicleRe-Identification,简称ReID)旨在通过提取车辆的关键特征信息,在跨摄像头、跨时间、跨场景等复杂环境下,对同一车辆进行准确识别。然而,由于车辆视角变化、光照条件差异、背景干扰等因素的影响,车辆重识别任务面临着巨大的挑战。为了解决这些问题,本文提出了一种基于多注意力融合的车辆重识别方法。
二、研究背景及意义
近年来,随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展,车辆重识别技术在智能交通、公共安全等领域得到了广泛应用。然而,由于复杂多变的交通环
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