[发明专利]一种基于孪生神经网络的车辆身份判别方法在审
| 申请号： | 202010142310.2 | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111368729A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 王连涛;殷康;侯康馨;李庆武 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 丁涛 |
| 地址： | 213022 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于孪生神经网络的车辆身份判别方法。本发明构建孪生神经网络，在Veri‑Wild数据集上训练上述网络；然后构建具体应用场景的数据集，并继续训练上述网络；然后构建具体应用场景中的目标车辆图片库；最后现场抓拍图片，并利用已经训练好的网络判断是否为目标车辆。本发明不完全依赖于车牌，有效解决了由于套牌车或车牌不可见的情况而导致车辆判别不易进行的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 神经网络 车辆 身份 判别 方法 | ||
【主权项】：
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