摘要
本申请涉及船舶重识别技术领域，公开一种基于关联遗忘学习的半监督长期船舶重识别方法，包括：采集每个船舶的多维特征并聚类，生成特征聚类簇；将船舶图像的多维特征与特征聚类簇中的特征进行匹配并计算相似度，根据相似度输出船舶识别结果；对船舶图像的多维特征与特征聚类簇的特征进行关联学习；根据出现频率对特征聚类簇的特征进行遗忘学习；通过关联学习和遗忘学习更新特征聚类簇。在提取船舶的多维特征后，通过关联学习模拟人类的记忆关联过程，以识别因外部设备或货物改变的同一船舶，通过遗忘学习减少对与身份无关特征的关注，从而在长期船舶重识别中提升域适应能力和泛化能力，提高模型的鲁棒性和可靠性。
