[发明专利]基于神经网络的车辆属性识别方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 201811339097.3 | 申请日： | 2018-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN109635656A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 雷晨雨 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 黄章辉 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的车辆属性识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待识别的初始车辆图像，进而对初始车辆图像进行图像预处理，得到目标车辆图像，并将目标车辆图像输入到预设的卷积神经网络模型中，通过预设卷积层提取该目标车辆图像的特征数据并发送给每个分支识别网络进行识别，得到车辆颜色属性、车辆种类属性和车辆安全识别属性，其中，车辆安全识别属性包括：车顶异物检测信息、驾驶安全检测信息和车牌号码识别信息，实现了通过一次识别过程即可完成多种车辆属性的识别，提高了识别效率，且这种采用统一的卷积神经网络同时识别多重属性的方式，提高了识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 车辆属性 目标车辆 卷积神经网络 车辆安全 车辆图像 神经网络 预设 图像 车牌号码识别 图像预处理 车辆颜色 分支识别 驾驶安全 检测信息 特征数据 图像输入 异物检测 种类属性 车顶 准确率 卷积 并发 网络 统一 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的车辆属性识别方法，其特征在于，所述基于神经网络的车辆属性识别方法包括：获取待识别的初始车辆图像；对所述初始车辆图像进行图像预处理，得到目标车辆图像；将所述目标车辆图像输入到预设的卷积神经网络模型中，其中，所述预设的卷积神经网络模型包括主干网络、第一分支识别网络、第二分支识别网络和第三分支识别网络，所述主干网络包括三层预设卷积层；通过第一层预设卷积层对所述目标车辆图像进行卷积处理，得到第一特征数据，将所述第一特征数据发送给所述第一分支识别网络并对所述第一特征数据进行识别，得到车辆颜色属性；将所述第一特征数据发送给第二层预设卷积层并对所述第一特征数据进行卷积处理，得到第二特征数据，将得到的所述第二特征数据发送给所述第二分支识别网络并对所述第二特征数据进行识别，得到车辆种类属性；将得到的所述第二特征数据发送给第三层预设卷积层并对所述第二特征数据进行卷积处理，得到第三特征数据；将所述第三特征数据发送给所述第三分支识别网络并对所述第三特征数据进行识别，得到车辆安全属性，其中，所述车辆安全属性包括车身异物检测信息、驾驶安全检测信息和车牌号码识别信息。
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