[发明专利]一种车标识别方法及装置在审
| 申请号： | 201610945503.5 | 申请日： | 2016-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN106503710A | 公开（公告）日： | 2017-03-15 |
| 发明（设计）人： | 傅慧源;马华东;覃浩轩;彭树风 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙)11413 | 代理人： | 赵元,马敬 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种车标识别方法及装置，应用于电子设备，方法包括在包含待识别车标的第一图像中识别所述第一图像的特征区域，其中，所述特征区域为所述待识别车标所在的区域；生成包含所述特征区域的预定大小的第二图像；将所述第二图像输入预先训练的深度神经网络模型中，得到所述待识别车标对应的类别信息。应用本发明实施例，利用预先训练的深度神经网络模型对车标直接进行识别，由于深度神经网络模型对图像的识别速度快、识别准确率高，因此在车标识别过程中能快速准确的识别出车标图像内的车标，提高了车标识别的速度和准确率。并且，在车标识别过程中，无需生成车标图像的HOG，进一步提高了车标识别的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 标识 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种车标识别方法，其特征在于，包括：在包含待识别车标的第一图像中识别所述第一图像的特征区域，其中，所述特征区域为所述待识别车标所在的区域；生成包含所述特征区域的预定大小的第二图像；将所述第二图像输入预先训练的深度神经网络模型中，得到所述待识别车标对应的类别信息。
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