一种基于关键点和图匹配的车辆跨域重识别方法

摘要

本发明涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种基于关键点和图匹配的车辆跨域重识别方法。本发明利用以HRNet为基线的关键点模型预测出车辆的关键点坐标，将基于HRNet的关键点模型得到的坐标映射到transformer模型上，通过关键点坐标得到车辆的局部特征，使用权重分配的方式使车辆的局部特征更具鲁棒性，最后使用基于图匹配的对齐策略加强车辆全局特征和局部特征之间的联系性，可得到跨域效果良好的车辆重识别模型，克服多摄像头下车辆的外观不同差异。该方法可在跨摄像头的车辆重识别中增强同一身份车辆不同样本之间的匹配度，极大的克服多视角带来的差异和不同车辆数据集带来的身份风格差异。