摘要
随着交通智能化发展,车辆图像信息处理成为研究热点。
车辆图像匹配和降维作为其中的关键技术,对交通监控、自动驾驶等领域具有重要意义。
传统的车辆图像匹配方法依赖于人工设计的特征,鲁棒性较差。
而深度学习的出现为解决这些问题提供了新的思路。
Siamese网络结构作为一种深度学习模型,在图像匹配领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了Siamese网络结构、车辆图像特征提取以及降维的相关概念,然后分别从车辆图像匹配和降维两个方面,对基于Siamese网络结构的深度学习方法进行了综述。
最后总结了现有方法的优缺点,并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：Siamese网络,车辆图像匹配,降维,深度学习,图像处理
近年来,随着交通智能化发展,车辆图像信息处理成为研究热点。
车辆图像匹配和降维作为其中的关键技术,对交通监控、自动驾驶等领域具有重要意义。
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