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龍圖騰網(wǎng)獲悉西北工業(yè)大學(xué)申請的專利一種基于時空準(zhǔn)則與混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的多級車輛重識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116883954B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310424993.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/54；該發(fā)明授權(quán)一種基于時空準(zhǔn)則與混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的多級車輛重識別方法是由沈鈞戈;毛昭勇;孫健;葛偉臻;李彥鐸設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-04-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于時空準(zhǔn)則與混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的多級車輛重識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于時空準(zhǔn)則與混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的多級車輛重識別方法，針對重識別數(shù)據(jù)集提出一種新的基于多視角圖像的mixup的采樣策略，增強模型對車輛視角變換的魯棒性。針對以往深度學(xué)習(xí)算法對于外觀相似的車輛類別難以區(qū)分的問題，通過設(shè)計時空準(zhǔn)則，減少誤檢，提高模型檢索的準(zhǔn)確率；通過混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，提取細(xì)粒度全局信息，克服CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)丟失細(xì)節(jié)信息的缺點，提升模型提取特征的魯棒性。本發(fā)明在保證檢索速度的同時，大大提高了模型的準(zhǔn)確度，在實際城市交通場景中模型能夠穩(wěn)定高效的運行，具有廣闊的應(yīng)用前景。

本發(fā)明授權(quán)一種基于時空準(zhǔn)則與混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的多級車輛重識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于時空準(zhǔn)則與混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的多級車輛重識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：讀取含有行駛車輛的交通視頻流獲取視頻幀信息，對視頻幀進(jìn)行采樣獲取關(guān)鍵幀； 所述關(guān)鍵幀是同一車輛在攝像機視角下的車前、車側(cè)面、車尾的三種角度圖像；根據(jù)車輛在同一攝像機視角下的速度以及已知的攝像頭間距判斷車輛經(jīng)過時間，根據(jù)車輛經(jīng)過時間選取關(guān)鍵幀； 步驟2：通過目標(biāo)識別檢測器提取車輛的信息； 對關(guān)鍵幀進(jìn)行檢測，提取車輛目標(biāo)及位置信息，根據(jù)位置信息將關(guān)鍵幀中的車輛圖像裁剪出來并保存車輛圖像作為待查集； 步驟3：使用公開車輛重識別數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集對基于transformer和CNN結(jié)構(gòu)的混合重識別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練； 混合網(wǎng)絡(luò)使用CNN作為基線網(wǎng)絡(luò)DenseNet121，在中間層引入transformer結(jié)構(gòu)增強模型的全局信息獲取能力；其中transformer結(jié)構(gòu)分別插入三個不同層次的中間模塊，分別為第5個模塊，第8個模塊，第11個模塊； 首先獲取訓(xùn)練集中的車輛ID信息，然后根據(jù)每個車輛的ID信息獲取該車輛對應(yīng)的不同角度的圖像，將該車輛不同角度的圖像構(gòu)成mixup圖像池，然后對同一個mixup圖像池中的所有圖像進(jìn)行mixup融合處理；再將融合處理之后的圖像輸入混合重識別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練； 步驟4：使用訓(xùn)練好的混合重識別網(wǎng)絡(luò)分別提取目標(biāo)車輛和待查集所有車輛的特征，使用歐式距離分別計算目標(biāo)車輛和待查集所有車輛的特征之間的相似度，根據(jù)相似度對待查集中的車輛圖像進(jìn)行排序； 步驟5：使用時空準(zhǔn)則對步驟4的排序結(jié)果重新進(jìn)行排序，重新排序的結(jié)果作為最終的檢索結(jié)果； 根據(jù)車輛重識別數(shù)據(jù)集的攝像頭標(biāo)注以及視頻幀記錄的時間信息，利用時空準(zhǔn)則進(jìn)行重排序，排除掉因為表觀特征相似造成的誤檢，具體如下： 1根據(jù)攝像頭間距s與路面最高行駛速度vmax計算車輛最小行駛時間tmin： tmin＝svmax 下一攝像頭連續(xù)拍攝同一車輛的時間間隔應(yīng)大于tmin；如果在檢索列表中待查詢車輛的攝像頭信息為目標(biāo)車輛的下一攝像頭，則需要進(jìn)一步的判斷；若此時待查詢車輛時間戳標(biāo)記的時間為tgallery目標(biāo)車輛時間戳標(biāo)記的時間ttarget,計算出的經(jīng)過時間tgallery-ttargettmin，則此時經(jīng)過該攝像頭的車輛并不是目標(biāo)車輛，也就是檢索錯誤，將該待查詢車輛排至最后； 2目標(biāo)車輛如果有多張圖像，那么所有拍攝這些圖像的攝像頭將構(gòu)成車輛行駛的路徑；根據(jù)目標(biāo)車輛圖像的時間戳信息以及攝像頭信息，得到完整的車輛行駛路徑，此時通過對比待查集中車輛的時間戳信息以及攝像頭信息對不符合條件的待查詢車輛進(jìn)行排除，即在同一時間戳條件下，如果待查集車輛與目標(biāo)車輛的攝像頭信息不同，也就是拍攝地點不同，則檢索錯誤，將該待查詢車輛排至最后； 3根據(jù)車輛行駛路徑，如果在某一時間段tx，車輛行駛在兩個攝像頭之間，如果具有符合以下時間戳tq的待查集車輛： tmax＝svmin tx+tmintqtx+tmax 其中，tmin表示車輛經(jīng)過兩個攝像頭之間的最小時間差，tmax表示車輛經(jīng)過兩個攝像頭之間的最大時間差； 攝像頭編號信息不與此兩個攝像頭信息相同，則檢索錯誤，將該待查詢車輛排至最后。

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