张春玉 黄知红

摘 要：车辆检索是基于图像的相似搜索的子任务，在电子商务和智能安防领域有着重要的实际应用价值。文章提出了一种有效的基于卷积神经网络车辆检索的算法。利用YOLOV2检测算法提取图片中的车辆位置减少背景对车辆检索造成的影响。提出了改变训练集中车辆的颜色进行数据增强，缓解训练数据集较少的问题。基于微调的ResNet50网络提取车辆的特征用来进行相似匹配。在香港大学车辆数据集上的实验结果表明文中提出的算法取得了不错的检索效果。

关键词：车辆检索；以图搜图；卷积神经网络；深度学习；电子商务

中图分类号：TP311.5 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）13-0006-04

Abstract： Vehicle retrieval is a sub-task of similar search based on image， which has important practical application value in the field of e-business and intelligent security. This paper presents an effective vehicle retrieval algorithm based on convolution neural network. YOLOV2 detection algorithm is used to extract the vehicle position in the image to reduce the impact of background on the vehicle retrieval. The problem of changing the color of vehicle in training concentration to enhance the data is put forward to alleviate the problem of less training data set. The ResNet50 network based on fine tuning is used to extract vehicle features for similar matching. The experimental results on the vehicle data set of the University of Hong Kong show that the proposed algorithm has achieved good retrieval results.

Keywords： vehicle retrieval； graph searching via graph； convolutional neural network； deep learning； e-business

引言

隨着国家经济的发展和家庭总收入的不断增加，汽车作为一种舒适的交通工具已经成为了一个必备的消费需求。另外随着互联网技术的进步，电子商务取得了长足的发展。汽车电商平台的出现为消费者购买汽车提供了一个方便的渠道。现有的大部分汽车电商平台只提供根据关键字进行指定车款信息的检索，这样就造成了一个潜在的问题，当平台用户不知道车的具体品牌或者车款时，就很难根据关键字在平台上找到想要购买的车辆信息。本文讨论基于图片的同款车检索算法解决车辆商品检索问题，对电商平台的发展具有重要的发展意义。

图像检索是计算机视觉的一个研究领域，通过匹配两幅图像特征间的相似度进行相似检索。传统的图像检索方法大部分基于类似于SIFT[1]的局部描述子和BOW[2]算法来构建图像的特征来进行相似检索，该种架构已经在一些特定的领域取得了非常好的应用。……