車輛改裝識(shí)別方法、裝置、系統(tǒng)、介質(zhì)和設(shè)備
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010108559.1 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開（公告）號(hào) | CN111310837A | 公開（公告）日 | 2020-06-19 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN111310837A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-06-19 |
| 分類號(hào) | G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分類 | - |
| 發(fā)明人 | 吳祥淼;羅建康;葛武;張家豪 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 廣州華工邦元信息技術(shù)有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 廣州華工邦元信息技術(shù)有限公司 |
| 地址 | 510641廣東省廣州市天河區(qū)五山路381號(hào)華南理工大學(xué)后勤綜合樓3層B區(qū) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種車輛改裝識(shí)別方法、裝置、系統(tǒng)、介質(zhì)和設(shè)備，方法包括：首先獲取已知改裝情況的車輛樣本圖像并且獲取構(gòu)建的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為訓(xùn)練樣本的車輛樣本圖像對(duì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到車輛改裝識(shí)別模型。針對(duì)于待識(shí)別車輛采集車輛圖像后，通過車輛改裝識(shí)別模型進(jìn)行識(shí)別。其中，采用Focal Loss損失函數(shù)對(duì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，針對(duì)于全連接層輸入之前的車輛圖像特征圖，以各種大小進(jìn)行劃分，得到各種大小的塊；針對(duì)各個(gè)塊分別提取出特征，并進(jìn)行池化操作，由池化操作后的特征組合得到特征向量，作為全連接層的輸入。本發(fā)明有效提高車輛改裝識(shí)別的效率和準(zhǔn)確率，節(jié)省了現(xiàn)有技術(shù)中人工審核帶來(lái)的人力物力。?? |
