基于YOLOv3的圖像特征融合的車(chē)輛再識(shí)別算法研究

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摘  要：為提高車(chē)輛再識(shí)別的準(zhǔn)確率，提出了一種全局特征與局部特征相結(jié)合的方法，解決了車(chē)輛再識(shí)別時(shí)因車(chē)牌模糊，車(chē)輛輪廓不清晰，遮擋等因素而導(dǎo)致車(chē)牌識(shí)別精度低的問(wèn)題。首先，使用孿生網(wǎng)絡(luò)對(duì)待檢測(cè)的車(chē)輛圖像進(jìn)行車(chē)尾形狀、車(chē)頭外觀、車(chē)輛整體形狀匹配，然后，使用基于YOLOv3的車(chē)牌識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行車(chē)輛局部形狀、整體形狀和車(chē)牌識(shí)別結(jié)合進(jìn)行車(chē)輛再識(shí)別。（剩余7084字）