论文标题：Trends in Vehicle Re-identification Past, Present, and Future: A Comprehensive Review 论文链接：https://arxiv.org/abs/2102.09744 作者单位：电子科技大学 & 江苏大学

59页综述，共计149篇参考文献！本文对现有的车辆重识别技术进行全面调研，并盘点了相关算法的性能比较和数据集。

在智能交通系统（ITS）中，具有不重叠视野的监控摄像机网络上的车辆重识别（re-id）是一项激动人心且充满挑战的任务。由于其在大城市中的广泛适用性，因此受到了广泛的关注。车辆识别在多个摄像机网络的非重叠视图中匹配目标车辆。但是，由于类间的相似性，类内的可变性，视点变化和时空不确定性，这变得更加困难。为了详细描述车辆识别技术，本文对各种车辆识别技术，适用性，数据集进行了全面描述，并对不同方法进行了简要比较。我们的论文专门针对基于视觉的车辆识别方法，包括车辆外观，车牌和时空特征。此外，我们还将探讨主要挑战以及不同领域的各种应用。最后，总结了当前最先进的方法在VeRi-776和VehicleID数据集上的性能比较，并提出了未来的发展方向。我们的目的是通过回顾迄今为止在车辆重识别方面所做的工作来促进未来的研究。

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