[发明专利]一种基于卷积神经网络AI算法的图像识车实现系统在审
| 申请号： | 201910746195.7 | 申请日： | 2019-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN110598749A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 陈延伟 | 申请（专利权）人： | 广东数鼎科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 44202 广州三环专利商标代理有限公司 | 代理人： | 颜希文;麦小婵 |
| 地址： | 510623 广东省广州市天河区华夏路*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络AI算法的图像识车实现系统，包括：输入模块，用于获取待识别图像；图像识别模块，包括数据单元、AI模型网络单元和结果单元；数据单元具有海量数据训练集，用于获取并保存市面上所有的汽车信息并用于建立识别模型；AI模型网络单元包括车辆角度识别子单元、品牌识别子单元和型号识别子单元；车辆角度识别子单元用于通过识别模型识别待识别图像中的汽车角度；品牌识别子单元用于通过识别模型进一步识别待识别图像中的汽车品牌；型号识别子单元用于通过识别模型对同一品牌内的型号进行识别，以完成识别；结果单元用于获取AI模型网络单元识别完成后的识别结果；输出模块，用于输出识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 子单元 模型网络 图像 角度识别 结果单元 品牌识别 数据单元 识别子 卷积神经网络 图像识别模块 单元识别 海量数据 模型识别 汽车品牌 汽车信息 输出模块 输出识别 输入模块 同一品牌 训练集 算法 保存 汽车 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络AI算法的图像识车实现系统，其特征在于，包括：/n输入模块，用于获取待识别图像；/n图像识别模块，包括数据单元、AI模型网络单元和结果单元；所述数据单元具有海量数据训练集，用于获取并保存市面上所有的汽车信息建立识别模型；所述AI模型网络单元包括车辆角度识别子单元、品牌识别子单元和型号识别子单元；所述车辆角度识别子单元用于通过所述识别模型识别所述待识别图像中的汽车角度；所述品牌识别子单元用于通过所述识别模型进一步识别所述待识别图像中的汽车品牌；所述型号识别子单元用于通过所述识别模型对同一品牌内的型号进行识别，以完成识别；所述结果单元用于获取所述AI模型网络单元识别完成后的识别结果；/n输出模块，用于输出所述识别结果；/n所述图像识别模块还包括网络结构选取与改造单元，所述网络结构选取与改造单元用于选取inception-res-v2作为基础网络，导入网络在大型数据集ImageNet上预训练的权重，根据汽车图片数据集的需要，设计成合适的网络，设立合适的损失函数，优化网络。/n
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