Invention Grant
- Patent Title: 基于自适应聚类和困难样本加权的无监督车辆再辨识方法
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Application No.: CN202310891062.5Application Date: 2023-07-20
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Publication No.: CN116612445BPublication Date: 2023-10-31
- Inventor: 朱建清 , 张晓翔 , 陈巍 , 赵倩倩 , 曾焕强 , 陈婧 , 蔡灿辉 , 施一帆
- Applicant: 华侨大学
- Applicant Address: 福建省泉州市丰泽区城东城华北路269号
- Assignee: 华侨大学
- Current Assignee: 华侨大学
- Current Assignee Address: 福建省泉州市丰泽区城东城华北路269号
- Agency: 厦门市首创君合专利事务所有限公司
- Agent 李艾华
- Main IPC: G06V20/54
- IPC: G06V20/54 ; G06V10/762 ; G06V10/74 ; G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/778 ; G06V10/82 ; G06N3/088
Abstract:
本发明公开了一种基于自适应聚类和困难样本加权的无监督车辆再辨识方法，首先，利用当前聚类参数计算最合适的半径值，提升聚类伪标签对车辆样本噪声的鲁棒性；其次，记忆模块记录所有车辆样本特征向量，利用距离作为车辆样本困难程度加权依据，改善模型对困难车辆样本关注力不足的问题；最后，利用加权困难车辆样本结合对比学习方法训练车辆再辨识模型。本发明可广泛应用于智慧交通和智慧安防中的智能视频监控系统。
Public/Granted literature
- CN116612445A 基于自适应聚类和困难样本加权的无监督车辆再辨识方法 Public/Granted day:2023-08-18
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