[发明专利]一种基于卷积神经网络的多任务车辆再识别方法及装置在审
| 申请号： | 201810289603.6 | 申请日： | 2018-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN108764018A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 郎丛妍;许栋武;李浥东;冯松鹤;王涛 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京正理专利代理有限公司 11257 | 代理人： | 付生辉 |
| 地址： | 100044*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开一种基于卷积神经网络的多任务车辆再识别方法及装置,所述方法包括：S110.建立车辆再识别数据集；S120.调整图片大小，并随机形成相应图片对；S130.将图片对分别输入网络进行训练；S140.进行图片相似度排序或优化，车辆再识别。本申请基于CNN的多任务方法进行车辆的再识别任务，针对目前主流车辆再识别CNN模型的缺点，提出了结合识别模型和校验模型的基于CNN的多任务模型，不仅拥有识别模式的优点，也有校验模型的优点，提高了车辆再识别的精确率，并且采用优化算法，有实现简单，训练速度快的特点，便于在实际环境下应用。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 校验 图片相似度 任务模型 实际环境 输入网络 优化算法 数据集 申请 排序 图片 主流 优化 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的多任务车辆再识别方法，其特征在于，包括：S110.建立车辆再识别数据集；S120.调整图片大小，并随机形成相应图片对；S130.将图片对分别输入网络进行训练；S140.进行图片相似度排序或优化，车辆再识别。
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