[发明专利]车辆类型识别方法及系统在审
| 申请号： | 201610630103.5 | 申请日： | 2016-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN106295541A | 公开（公告）日： | 2017-01-04 |
| 发明（设计）人： | 公绪超 | 申请（专利权）人： | 乐视控股（北京）有限公司;乐视云计算有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京商专永信知识产权代理事务所(普通合伙)11400 | 代理人： | 方挺,黄谦 |
| 地址： | 100025 北京市朝阳*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种车辆类型识别方法，包括：基于车辆品牌和款式，将车头图像样本集及车尾图像样本集进行分类，得到多个类别的多张车辆图像；基于多个类别的多张车辆图像至少对深度卷积神经网络进行训练；利用训练后的深度卷积神经网络至少提取各个类别下的多张车辆图像的特征码，构建特征码/类别/车辆图像的关系库；利用训练后的深度卷积神经网络提取待识别的车辆图像的特征码，参照特征码/类别/车辆图像的关系库，确定车辆的类别信息，识别车辆的品牌和款式。本发明还提供一种车辆类型识别系统，所示方法及系统能够适应多种环境，提高识别车辆类别信息的准确率，具有广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 车辆 类型 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种车辆类型识别方法，包括：基于车辆品牌和款式，将车头图像样本集及车尾图像样本集进行分类，得到多个类别的多张车辆图像，其中每一个类别表示车辆的品牌、款式、车头或车尾的组合；基于所述多个类别的多张车辆图像至少对深度卷积神经网络进行训练；利用训练后的深度卷积神经网络至少提取各个类别下的多张车辆图像的特征码，构建特征码/类别/车辆图像的关系库；利用训练后的深度卷积神经网络提取待识别的车辆图像的特征码，参照所述特征码/类别/车辆图像的关系库，确定车辆的类别信息，识别车辆的品牌和款式。
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