一種基于局部特征和深度學(xué)習(xí)的卡口車輛檢索系統(tǒng)及方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201711393924.2 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN108197538A 公開(kāi)（公告）日 2018-06-22
申請(qǐng)公布號(hào) CN108197538A 申請(qǐng)公布日 2018-06-22
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/62;G06F17/30 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 溫曉岳;田玉蘭;陳濤;李建元 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 浙江銀江研究院有限公司
代理機(jī)構(gòu) 杭州之江專利事務(wù)所（普通合伙） 代理人 張慧英
地址 310030 浙江省杭州市益樂(lè)路223號(hào)1幢1層110室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于局部特征和深度學(xué)習(xí)的卡口車輛檢索系統(tǒng)及方法，本發(fā)明利用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取車輛全局特征，損失函數(shù)采用softmax損失和三元組損失函數(shù)的損失函數(shù)來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)提取年檢標(biāo)特征和車燈特征，完成獲取局部特征向量，最終加權(quán)結(jié)合局部特征向量和利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層全連接層的全局特征向量作為車輛特征進(jìn)行檢索，檢索采用改進(jìn)的k?means算法找出K類，然后利用SVM形成哈希函數(shù)來(lái)進(jìn)行漢明碼編碼，提高了檢索速度與檢索精度，并節(jié)省存儲(chǔ)空間。