[发明专利]一种卷积神经网络生成方法及车系识别方法有效
| 申请号： | 201711070823.1 | 申请日： | 2017-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN107909016B | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 刘峰;周晖;黄国龙;张欣;胡蒙;黄中杰 | 申请（专利权）人： | 车智互联（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思睿峰知识产权代理有限公司 11396 | 代理人： | 赵爱军;谢建云 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于对图像中的车辆进行车系识别的卷积神经网络生成方法、车系识别方法、计算设备及移动终端，卷积神经网络生成方法包括：构建第一处理块，第一处理块包括第一卷积层；构建第二处理块，第二处理块包括依次相连的第二卷积层和第三卷积层；根据多个第一处理块、第二处理块和池化层，结合全连接层和分类器构建卷积神经网络，卷积神经网络以第一处理块为输入，以分类器为输出；根据预先获取的车辆图像数据集合对卷积神经网络进行训练，以便分类器的输出指示车辆所对应的车系，车辆图像数据集合包括多个车辆图像信息，每个车辆图像信息包括车辆图像和对应图像中车辆的车系信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 生成 方法 识别 | ||
【主权项】：
一种用于对图像中的车辆进行车系识别的卷积神经网络生成方法，适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：构建第一处理块，所述第一处理块包括第一卷积层；构建第二处理块，所述第二处理块包括依次相连的第二卷积层和第三卷积层；根据多个第一处理块、第二处理块和池化层，结合全连接层和分类器构建卷积神经网络，所述卷积神经网络以第一处理块为输入，以所述分类器为输出；根据预先获取的车辆图像数据集合对所述卷积神经网络进行训练，以便所述分类器的输出指示车辆所对应的车系，所述车辆图像数据集合包括多个车辆图像信息，每个车辆图像信息包括车辆图像和对应图像中车辆的车系信息。
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