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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本申请涉及计算机视觉和重识别技术领域，具体涉及一种基于极端光照条件下的车辆重识别优化方法及装置。该方法包括根据VehicleID数据集和VERI‑Wild数据集构建模拟数据集，所述模拟数据集包括多种光照条件下的图像数据；对模拟数据集中极端光照条件下的图像进行分类和光照恢复处理，以生成光照恢复图像集；训练面向重识别的再恢复网络，将再恢复网络和重识别过程级联，并以光照恢复图像集作为输入对级联过程进行训练，以完成车辆重识别优化。本申请实施例中通过构建包括多种光照条件的模拟数据集，并对模拟数据集中极端光照图片进行分类和恢复，以训练车辆重识别模型，解决了相关技术中极端光照对重识别技术的影响较大的问题。
主权项：1.一种基于极端光照条件下的车辆重识别优化方法，其特征在于，其包括：根据VehiclelD数据集和VERI-Wild数据集构建模拟数据集，所述模拟数据集包括多种光照条件下的图像数据；对模拟数据集中极端光照条件下的图像进行分类和光照恢复处理，以生成光照恢复图像集；训练面向重识别的再恢复网络，将再恢复网络和重识别过程级联，并以光照恢复图像集作为输入对级联过程进行训练，以完成车辆重识别优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于极端光照条件下的车辆重识别优化方法及装置
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