[发明专利]基于双线性模型多层特征融合的细粒度车型识别方法在审
| 申请号： | 201910391455.3 | 申请日： | 2019-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN110348283A | 公开（公告）日： | 2019-10-18 |
| 发明（设计）人： | 龚声蓉;戴兴华;王朝晖;刘纯平;钟珊 | 申请（专利权）人： | 常熟理工学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 吴茂杰 |
| 地址： | 215500 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于双线性模型多层特征融合的细粒度车型识别方法，包括如下步骤：(10)第一层层内自相关信息提取：根据双线性模型卷积层各层内卷积特征，提取层内自相关信息双线性特征，将参数矩阵分解为两个一阶向量；(20)第二层层内自相关信息提取：根据双线性模型卷积层各层内卷积特征，提取层内自相关信息双线性特征，将参数矩阵分解为两个一阶向量；(30)层间互相关信息提取：根据双线性模型卷积层各层间卷积特征，提取不同卷积层间的层间互相关信息双线性特征，将参数矩阵分解为两个一阶向量；(40)多层特征融合：融合多层特征，得到车型细粒度特征。本发明的细粒度车型识别方法，计算复杂度低、准确性高。 | ||
| 搜索关键词： | 双线性模型 卷积 自相关信息 细粒度 层间 多层 参数矩阵 车型识别 特征融合 双线性 向量 一阶 互相关 提取层 分解 内卷 计算复杂度 信息提取 车型 融合 | ||
【主权项】：
1.一种基于双线性模型多层特征融合的细粒度车型识别方法，其特征在于，包括如下步骤：(10)第一层层内自相关信息提取：根据双线性模型卷积层各层内卷积特征，提取层内自相关信息双线性特征，同时采用分解双线性池化将参数矩阵分解为两个一阶向量；(20)第二层层内自相关信息提取：根据双线性模型卷积层各层内卷积特征，提取层内自相关信息双线性特征，同时采用分解双线性池化将参数矩阵分解为两个一阶向量；(30)层间互相关信息提取：根据双线性模型卷积层各层间卷积特征，提取不同卷积层间的层间互相关信息双线性特征，同时采用分解双线性池化将参数矩阵分解为两个一阶向量；(40)多层特征融合：采用成对跨层交互的双线性池化和单个跨层交互的双线性池化，融合多层特征，得到车型细粒度特征。
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