[发明专利]一种基于离线和在线聚类的车型数据库清洗方法在审
| 申请号： | 201810941282.3 | 申请日： | 2018-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN109189771A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 尚凌辉;张兆生;王弘玥;余天明 | 申请（专利权）人： | 浙江捷尚视觉科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于离线和在线聚类的车型数据库清洗方法。本发明首先标注各类车型样本得到离线车型库，利用深度学习进行训练，取训练反向第二个的全连接层输出作为车型特征。其次分别提取各个类内所有车型特征进行离线聚类，得到n个类中心及相应阈值。然后定期提取在线车型库各个类内所有车型特征进行聚类，初始聚类中心为离线聚类得到的n个类中心，添加一个随机初始化中心的类后进行有约束的聚类，得到n+1类。最后根据离线聚类得到的阈值，依次判定并清洗属于前n类的车型数据，清洗最后一类车型数据。本发明可以在保持在线车型库内各类整体性质不变的情况下，有效删除错误入库的样本，从而维持系统长期运行的性能及稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 离线 车型 聚类 车型特征 清洗 车型数据 在线聚类 样本 数据库 初始聚类中心 随机初始化 长期运行 维持系统 整体性质 连接层 标注 判定 删除 入库 输出 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于离线和在线聚类的车型数据库清洗方法，其特征在于该方法包括以下步骤：一．标注各类车型样本得到离线车型库，利用深度学习进行训练，取训练反向第二个的全连接层输出作为车型特征；二．分别提取各个类内所有车型特征进行离线聚类，得到n个类中心及相应阈值；三．定期提取在线车型库各个类内所有车型特征进行聚类，初始聚类中心为离线聚类得到的n个类中心，添加一个随机初始化中心的类后进行有约束的聚类，得到n+1类；四．根据离线聚类得到的阈值，依次判定并清洗属于前n类的车型数据，清洗最后一类车型数据。
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