CN112560932A - 一种基于双分支网络特征融合的车辆重识别方法 - Google Patents

一种基于双分支网络特征融合的车辆重识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于双分支网络融合的车辆重识别方法，包括：采集若干车辆图像组成数据集，对其ID信息进行标注，然后划分成训练集和测试集；构建基于双分支网络特征融合的车辆重识别模型；利用训练集对所述模型进行训练得到训练好的模型并保存；将待检索的车辆图像输入训练好的模型，得到待检索车辆的特征；将待检索车辆图像的特征与测试集中车辆图像进行比较，通过相似性度量对匹配结果进行排序。此方法通过使用两个分支和批处理擦除策略提取和融合全局特征和局部特征，突出了车辆图像的类内相似性和类间相似性，同时采用圆损失构造目标函数，能够灵活地优化类内相似度和类间相似度，获得了良好的性能，提高了车辆重识别检索的效率和精确性。

Description

一种基于双分支网络特征融合的车辆重识别方法
技术领域
本发明涉及一种车辆重识别方法，尤其涉及一种基于双分支网络特征融合的车辆重识别方法，属于图像、视频大数据智能检索技术领域。
背景技术
近年来，智慧城市和智慧交通发展迅速，车辆是智慧交通的组成部分，车辆重识别是智慧交通的核心技术之一。给定一个查询的车辆图像，车辆重识别旨在通过多个非重叠的摄像机检索到同一车辆的所有图像。通过无处不在的监控网络，车辆重识别系统能够快速的获取目标车辆在城市中的位置、时间，在车辆重识别系统的协助下，通过多个摄像头，目标车辆能够被自动检测、定位和追踪，这大大节省了劳动力和成本。此外，车辆重识别系统有很多实际的应用，如智能停车、可疑车辆跟踪、车辆计数和自动化充电等。因此，车辆重识别技术对智慧城市和智慧交通的建设至关重要。
以往的工作大多依赖于各种非视觉传感器的方法，基于传感器的方法是最早的车辆重识别方法，这类方法需要传感器和其他线索相结合使用，随着新兴传感器的兴起，如全球定位(GPS)、无线射频识别(RFID)等，研究人员探索了一些新的方法用于解决车辆重识别问题，但是这类方法需要大量的硬件设备，从而需要大量的硬件成本，而且对环境变化非常敏感。
由于监控系统的广泛应用，人们对基于视觉的车辆重识别越来越关注，基于视觉的方法可以分为两类：基于人工设计特征的方法和基于深度特征的方法，基于人工设计的方法不需要额外的硬件设备，利用了图像中固有的属性，只需要一些特征设计手段对车辆图像进行表达，这类方法耗时而且效果不好，泛化能力比较差。
与传统的机器学习方法不同，深度卷积网络通过引入隐藏层来学习高级特征，以此来提高泛化能力。基于深度学习的方法比以往的方法获得了更高的精度，不仅在目标再识别任务上取得良好的性能，还可以推广到其他计算机视觉任务上。基于深度学习的方法能够较好的克服光照变化和视角变化带来的影响，比以往的方法获得了更高的精度，在现实场景中表现的很好，依旧会是车辆重识别研究领域的热点。
但是大多数的方法都只是关注全局特征，而在区分视觉相似的车辆方面就不是很有效，相反，局部特征会包含更多的鉴别信息。所以在关注全局特征的同时，也需要通过视觉特征捕获细微的特征差异，因此应该融合全局和局部特征进行车辆重识别。
发明内容
本发明目的是提供了一种利用双分支网络特征融合的车辆重识别方法，通过使用两个分支和批擦除策略提取和融合全局特征和局部特征，利用圆损失项优化目标函数，从而能够获得更优的特征表示，使得最终对车辆的检索有很高的精确性。
本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：
(1)采集若干张车辆图像，组成车辆重识别数据库，标注车辆图像的ID信息，并划分成训练集和测试集；
(2)建立基于双分支网络特征融合的车辆重识别模型，具体包括以下步骤：
①选择ResNet-50作为主干网络，其中去除ResNet-50第三阶段和第四阶段之间的下采样操作，然后将其修改为两个分支网络，包括：1)全局分支；2)局部分支；
②在全局分支中，首先将全局平均池化(GAP)应用于从ResNet-50第四阶段获得的特征图，以获得高维特征向量；然后，使用降维模块将该特征向量的维数进行降维；最后，使用得到的低维特征向量作为全局特征向量；
③在局部分支中，首先将从ResNet-50第四阶段提取的特征图输入到ResNet-50的bottleneck block中，应用BDB策略在批处理中随机擦除相同区域的特征图；
④得到一个新的特征图；将GMP应用于新的特征图，得到了一个高维特征向量；在局部分支中也使用了和全局分支相同的降维模块以获得低维特征向量；最后，使用得到的低维特征向量作为局部特征；
⑤将全局分支和局部分支的特征连接成为车辆图像的特征向量；
(3)用圆损失项优化模型的目标函数；
(4)利用训练集对所述模型进行训练得到训练好的模型并保存；
(5)将待检索的车辆图像输入训练好的模型，得到待检索车辆的特征；
(6)将待检索车辆图像的特征与测试集中车辆图像特征进行比较，通过相似性度量对匹配结果进行排序。
优选的，所述步骤(3)所述的用圆损失函数优化目标函数，是模型优化目标函数采用圆损失项，同时使用分类任务和度量学习任务来训练模型；
Figure BDA0002827399690000031
其中
Figure BDA0002827399690000032
表示与车辆图像样本相关的类内相似度分数，
Figure BDA0002827399690000033
表示与车辆图像样本相关的类内相似度分数，其中
Figure BDA0002827399690000034
和
Figure BDA0002827399690000035
是非负整数，分别是
Figure BDA0002827399690000036
和
Figure BDA0002827399690000037
的权重，Δp和Δn分别是
Figure BDA0002827399690000038
和
Figure BDA0002827399690000039
的margin，γ是一个比例因子，确定每个相似分数的最大比例。
优选的，所述步骤(4)的具体步骤为：
将采集到的车辆图像人工标记ID信息后，利用建立的车辆重识别模型，用采集到的车辆图像对其进行训练，得到训练好的重识别模型，对车辆图像进行特征提取。
本发明的优点在于：本发明使用圆损失项代替传统的三元组损失和交叉熵损失的组合组建优化目标函数，圆损失项在车辆重识别中能够同时对应于分类任务和度量学习任务，能够灵活地优化类内相似度和类间相似度，允许每个相似度得分根据优化的状态去选择优化的权重，从而能够获得良好的性能，提高车辆检索的效率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1是本发明实施例中基于双分支网络特征融合的车辆重识别方法示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于双分支网络特征融合的车辆重识别方法，步骤包括：
(1)采集若干张车辆图像，组成车辆重识别数据库，标注车辆图像的ID信息，并划分成训练集和测试集。
(2)建立基于双分支网络特征融合的车辆重识别模型：
①选择ResNet-50作为主干网络，其中去除ResNet-50第三阶段和第四阶段之间的下采样操作，然后将其修改为两个分支网络，包括：1)全局分支；2)局部分支。
②在全局分支中，首先将全局平均池化(GAP)应用于从ResNet-50第四阶段获得的特征图，以获得高维特征向量。然后，使用降维模块将该特征向量的维数进行降维。最后，使用得到的低维特征向量作为全局特征向量。
③在局部分支中，首先将从ResNet-50第四阶段提取的特征图输入到ResNet-50的bottleneck block中，应用BDB策略在批处理中随机擦除相同区域的特征图。
④上述过程之后，得到一个新的特征图；随后，将GMP应用于新的特征图，得到了一个高维特征向量。在局部分支中也使用了和全局分支相同的降维模块以获得低维特征向量。最后，使用得到的低维特征向量作为局部特征。
⑤最后将全局分支和局部分支的特征连接成为车辆图像的特征向量。
(3)用圆损失项优化模型的目标函数；
(4)利用训练集对所述模型进行训练得到训练好的模型并保存；
(5)将待检索的车辆图像输入训练好的模型，得到待检索车辆的特征；
(6)将待检索车辆图像的特征与测试集中车辆图像特征进行比较，通过相似性度量对匹配结果进行排序。
进一步的，所述的用圆损失函数优化模型的目标函数，是模型优化目标函数采用圆损失项，同时使用分类任务和度量学习任务来训练模型。
Figure BDA0002827399690000041
其中
Figure BDA0002827399690000042
表示与车辆图像样本相关的类内相似度分数，
Figure BDA0002827399690000043
表示与车辆图像样本相关的类内相似度分数，其中
Figure BDA0002827399690000044
和
Figure BDA0002827399690000045
是非负整数，分别是
Figure BDA0002827399690000046
和
Figure BDA0002827399690000047
的权重，Δp和Δn分别是
Figure BDA0002827399690000048
和
Figure BDA0002827399690000049
的margin，γ是一个比例因子，确定每个相似分数的最大比例。
进一步的，所述训练建立的车辆重识别模型步骤包括：
将采集到的车辆图像人工标记ID信息后，利用建立的车辆重识别模型，用采集到的车辆图像对其进行训练，得到训练好的重识别模型，此时便可以对车辆图像进行特征提取。

Claims (3)

1.一种基于双分支网络特征融合的车辆重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集若干张车辆图像，组成车辆重识别数据库，标注车辆图像的ID信息，并划分成训练集和测试集；
(2)建立基于双分支网络特征融合的车辆重识别模型，具体包括以下步骤：
①选择ResNet-50作为主干网络，其中去除ResNet-50第三阶段和第四阶段之间的下采样操作，然后将其修改为两个分支网络，包括：1)全局分支；2)局部分支；
②在全局分支中，首先将全局平均池化(GAP)应用于从ResNet-50第四阶段获得的特征图，以获得高维特征向量；然后，使用降维模块将该特征向量的维数进行降维，使用得到的低维特征向量作为全局特征向量；
③在局部分支中，首先将从ResNet-50第四阶段提取的特征图输入到ResNet-50的bottleneck block中，应用BDB策略在批处理中随机擦除相同区域的特征图；
④得到一个新的特征图；将GMP应用于新的特征图，得到了一个高维特征向量；在局部分支中也使用了和全局分支相同的降维模块以获得低维特征向量；最后，使用得到的低维特征向量作为局部特征；
⑤将全局分支和局部分支的特征连接成为车辆图像的特征向量；
(3)用圆损失项优化模型的目标函数；
(4)利用训练集对所述模型进行训练得到训练好的模型并保存；
(5)将待检索的车辆图像输入训练好的模型，得到待检索车辆的特征；
(6)将待检索车辆图像的特征与测试集中车辆图像特征进行比较，通过相似性度量对匹配结果进行排序。
2.如权利要求1所述的基于双分支网络特征融合的车辆重识别方法，其特征在于，所述步骤3所述的用圆损失函数优化目标函数，是模型优化目标函数采用圆损失项，同时使用分类任务和度量学习任务来训练模型；
Figure FDA0002827399680000011
其中
Figure FDA0002827399680000012
表示与车辆图像样本相关的类内相似度分数，
Figure FDA0002827399680000013
表示与车辆图像样本相关的类内相似度分数，其中
Figure FDA0002827399680000014
和
Figure FDA0002827399680000015
是非负整数，分别是
Figure FDA0002827399680000016
和
Figure FDA0002827399680000017
的权重，Δp和Δn分别是
Figure FDA0002827399680000018
和
Figure FDA0002827399680000019
的margin，γ是一个比例因子，确定每个相似分数的最大比例。
3.如权利要求1所述的基于双分支网络特征融合的车辆重识别方法，其特征在于，所述步骤4的具体步骤为：
将采集到的车辆图像人工标记ID信息后，利用建立的车辆重识别模型，用采集到的车辆图像对其进行训练，得到训练好的重识别模型，对车辆图像进行特征提取。
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