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基于深度学习的车辆重识别研究进展

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1车辆重识别的研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2深度学习在车辆重识别中的应用意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

车辆重识别技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.1车辆重识别的定义与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2车辆重识别的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

深度学习在车辆重识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.1基于深度学习的车辆特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1.3图卷积网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2车辆重识别的模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

车辆重识别数据集与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1常用车辆重识别数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2车辆重识别评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2.1相似度度量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2.2准确率与召回率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.3平均准确率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

基于深度学习的车辆重识别方法研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.1基于深度学习的车辆外观特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1.1预训练模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.1.2自定义特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2基于深度学习的车辆姿态估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2.1姿态估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2.2姿态估计在重识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3基于深度学习的车辆重识别鲁棒性研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3.1鲁棒性评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.3.2提高鲁棒性的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

车辆重识别在实际场景中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1车辆监控与安全．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.2城市交通管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.3智能交通系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

车辆重识别的未来展望与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.1技术发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.2应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

7.3挑战与解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

1.内容综述

本章将对基于深度学习的车辆重识别（VehicleRe-Identification,VRE）的研究进展进行系统性的总结和分析。首先，我们将概述当前主流的车辆重识别技术方法，包括基于图像特征、基于深度特征以及结合多模态信息的方法等。其次，我们详细探讨了不同阶段