[发明专利]一种基于局部特征的车辆检索方法在审
| 申请号： | 201810456030.1 | 申请日： | 2018-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN110555125A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 蔡晓东;苏欣欣 | 申请（专利权）人： | 桂林远望智能通信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11465 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 王鹏 |
| 地址： | 541001 广西壮族自治区桂林市七星*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于局部特征的车辆检索方法，具体公开了：用目标检测算法进行车脸和车窗的定位，得到车辆样本；样本通过一定的预处理，定位截取车脸和车窗，搭建多任务loss卷积神经网络的深度学习算法，训练得到CNN网络模型，实现车辆型号的分类和特征提取，用车脸及车窗显著特征进行匹配检索出目标车辆，检索出同一辆车，解决了现有技术中在无车牌的情况，由于同一车型外观无法分辨，难以实现准确检索车辆的技术缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 车窗 车脸 样本 预处理 卷积神经网络 目标检测算法 车辆检索 技术缺陷 检索车辆 局部特征 目标车辆 匹配检索 特征提取 网络模型 显著特征 学习算法 截取 车牌 分辨 检索 车型 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于局部特征的车辆检索方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：车脸和车窗的定位：通过目标检测算法Fast-RCNN定位，对无车牌的车脸及车窗进行检测定位，获得的局部区域的坐标；/n步骤S2：图像预处理：将步骤S1获取的车辆样本进行检测、裁剪、对齐预处理，并将图片格式转换为LMDB格式，生成减均值文件；/n步骤S3：建立CNN网络模型：通过基于搭建多任务loss双支网络构架，训练得到CNN网络模型用于特征提取；在网络构架的损失层上结合center loss和softmax，其中，centerloss通过惩罚每个种类的样本和该种样本中心的偏移，使同一种类的样本聚合在一起，其表示为：/n
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