[发明专利]一种基于深度学习的改装车识别方法在审
| 申请号： | 202111444281.6 | 申请日： | 2021-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN114140754A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 杨延平;陈坤;郭宏泰;张欣;张磊;李磊;时孟旭 | 申请（专利权）人： | 北京比特易湃信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V20/40;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/74;G06K9/62;G06F16/583 |
| 代理公司： | 北京棘龙知识产权代理有限公司 11740 | 代理人： | 谢静 |
| 地址： | 100089 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的改装车识别方法，包括如下步骤：S1.输入图像或视频，若是视频抽帧为图像进行处理；S2.对图像进行预处理，得到有效的图像(集)；S3.对预处理后的图像进行零部件特征提取；S4.与数据库内存储的数据进行匹配。本申请可对零部件进行特征提取，进一步排除无效特征，降低了运算负担，减小误判风险；同时采用的是综合了深度可分离卷积、具有线性瓶颈的逆残差结构和基于squeeze and excitation结构的网络模型，是目前同系列最新的轻量化网络模型，hard version of swish激活函数相较于swish激活函数极大地降低了计算量，准确度和快速性都有保证。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 装车 识别 方法 | ||
【主权项】：
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