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[发明专利]车辆属性识别网络的训练方法、车辆属性识别方法及设备-CN202210474830.2在审
发明人：周子寒;舒梅 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种车辆属性识别网络的训练方法、车辆属性识别方法及设备，该训练方法包括：获取车辆样本图像与关联属性标签，关联属性标签用于标识车辆样本图像中车辆的至少两种车辆属性的类别；基于车辆样本图像与关联属性标签，对车辆属性识别网络进行训练，得到训练后的车辆属性识别网络；其中，车辆属性识别网络用于将关联属性标签分离为至少两个单属性标签，对车辆样本图像、关联属性标签以及至少两个单属性标签进行处理，得到车辆样本图像的训练识别结果，并基于训练识别结果调整车辆属性识别网络的模型参数。通过上述方式，本申请能够提高车辆属性的识别精度和效率。
车辆属性识别网络训练方法设备

[发明专利]一种车辆识别方法、服务器和计算机可读存储介质-CN202110839619.1在审
发明人：牛中彬;余言勋;刘智辉;郝行猛 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种车辆识别方法、服务器和计算机可读存储介质，该车辆识别方法包括：获取包含待检测车辆的车辆图像；基于车辆图像，对待检测车辆的车辆属性特征进行第一级识别，得到待检测车辆的属性识别信息，属性识别信息至少包括待检测车辆的属性类型；响应于属性识别信息满足第一预设条件，基于车辆属性特征和候选车辆属性特征进行第二级识别，候选车辆属性特征是针对待检测车辆的属性类型预先设置的车辆属性特征。通过上述方式，本申请能够提高车辆识别精度。
一种车辆识别方法服务器计算机可读存储介质

[发明专利]车辆图像确定方法、装置和系统-CN202310721526.8在审
发明人：谢栋;刘林虎 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本申请提供了一种车辆图像确定方法、装置和系统，该方法包括：获得文本组以及至少一辆候选车辆各自的车辆图像集；基于文本组中的各条车辆描述文本，确定文本组描述的至少一种车辆属性各自的第一属性特征，基于候选车辆的至少一帧车辆图像，确定候选车辆分别对应至少一种车辆属性的第二属性特征；对于每种车辆属性，基于文本组描述的车辆属性的第一属性特征以及候选车辆对应车辆属性的第二属性特征，确定候选车辆的车辆图像集与文本组在车辆属性上的第一匹配度；结合候选车辆的车辆图像集与文本组分别在至少一种车辆属性上的第一匹配度，从至少一辆候选车辆的车辆图像集中确定出与文本组匹配的目标候选车辆的车辆图像集。
车辆图像确定方法装置系统

[发明专利]一种车辆属性的纠错方法、装置、存储介质及终端-CN202010334009.1在审
发明人：法方帅;杨健;张志平;胡道生;夏曙东 -专利权人：北京中交兴路车联网科技有限公司
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明公开了一种车辆属性的纠错方法、装置、存储介质及终端，所述方法包括：获取预先保存的车辆静态数据；基于所述车辆静态数据推断车辆属性，生成多个车辆属性；计算每个车辆属性的可信度占比，所述多个车辆属性的可信度占比之和为1；采用最优策略算法计算得到可信度占比最高的车辆属性；当所述可信度占比最高的车辆属性的可信度大于预设阈值时，将所述可信度占比最高的车辆属性作为纠错后的车辆属性。因此，采用本申请实施例，可以提高车辆属性的准确率。
一种车辆属性纠错方法装置存储介质终端

[发明专利]车辆属性识别方法、装置、服务器及存储介质-CN201810828675.3有效
发明人：姚雨石;余宗桥;郭晓威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-07-25 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种车辆属性识别方法、装置、服务器及存储介质，属于车辆识别领域。该方法包括：获取车辆图像；从车辆图像中提取车辆整体图像和至少一张车辆局部图像，不同的车辆局部图像对应不同的车辆部位；将车辆整体图像输入第一车辆属性识别模型，得到第一识别结果，第一车辆属性识别模型根据样本车辆整体图像训练生成；将车辆局部图像输入对应的第二车辆属性识别模型，得到第二识别结果，第二车辆属性识别模型根据样本车辆局部图像训练生成，第一车辆属性识别模型和第二车辆属性识别模型用于识别同一车辆属性；根据第一识别结果和至少一条第二识别结果确定目标车辆属性本申请采用模型融合的方式识别车辆属性，提高了车辆属性的识别准确性。
车辆属性识别方法装置服务器存储介质

[发明专利]用于管理车辆数据收集的系统、方法和装置-CN202180033047.6在审
发明人：方宇;陈奕翔;宗烜然;R·里德;T·M·特伦查德;T·朱;S·R·丹哈尔;J·仇;F·A·V·瓦伦苏埃拉 -专利权人：桑纳特斯公司
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04L41/0803 文献下载
摘要：一种用于管理车辆数据收集的装置，包括远程访问执行电路、属性转化电路、参数获取电路、远程操作电路和参数调节电路。远程访问执行电路解释包括请求的车辆属性和/或车辆功能值的远程访问请求值。属性转化电路确定：响应于所请求的车辆属性的属性请求值；和/或响应于车辆功能值的致动器命令值。参数获取电路响应于属性请求值解释车辆参数值。远程操作电路向车辆网络区端点提供致动器命令值。参数调节电路响应于属性请求值从车辆参数值生成车辆属性数据。车辆属性数据对应于请求的车辆属性。远程访问执行电路将车辆属性数据传输到请求设备。
用于管理车辆数据收集系统方法装置

[发明专利]车辆属性信息推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202211281138.4在审
发明人：李刚华 -专利权人：北京汇通天下物联科技有限公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本申请提供了一种车辆属性信息推荐方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：接收服务终端发送的车辆属性信息推荐请求，车辆属性信息推荐请求包括：车辆驾驶人员所在目标区域的标识，根据目标区域的标识，获取目标区域的车辆属性信息推荐列表，目标区域的车辆属性信息推荐列表包括：在目标区域内按照出现频率依次排列的多个车辆属性信息，向服务终端发送目标区域的车辆属性信息推荐列表。从而能够按照出现频率推送目标区域的多个车辆属性信息，便于从中进行车辆属性信息的选择，提高了车辆属性信息录入效率。
车辆属性信息推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]车辆属性检测方法、设备及存储介质-CN202110721738.7有效
发明人：胡倩;陈燕娟;谢晓汶 -专利权人：苏州科达科技股份有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种车辆属性检测方法、设备及存储介质，属于计算机技术领域，该方法包括：获取预先训练的车辆属性检测模型，车辆属性检测模型包括n个网络分支；n个网络分支中的第一分支用于同时检测车辆的m种属性，n个分支中与第一分支不同的每个第二分支用于检测m种属性中的一种指定属性；将待进行车辆属性检测的目标图像输入车辆属性检测模型，得到n个网络分支分别输出的属性检测结果；结合n个网络分支的属性检测结果，确定目标图像中目标车辆的属性信息。可以在第一分支无法同时检测出车辆的m种属性时，结合第二分支的属性检测结果确定目标车辆的属性信息，保证车辆属性检测模型能够输出未增加分类的车辆属性。
车辆属性检测方法设备存储介质

[发明专利]基于视频流跟踪融合的车辆属性识别方法及相关设备-CN202211737361.5在审
发明人：谢征;刘江;孙皓;袁国浈;左鑫孟;高学义;张玉亭;杨娟 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于视频流跟踪融合的车辆属性识别方法及相关设备，涉及图像识别技术领域。该方法包括，根据目标车辆第一视频，确定目标车辆第一图像；将目标车辆第一图像输入预先训练好的模型，输出目标车辆的多个第一属性，其中，目标车辆的多个第一属性包括第一车辆面积信息、第一车辆朝向信息和第一车辆遮挡信息；将目标车辆的每个第一属性进行属性融合得到第一车辆属性，确定第一车辆属性为目标车辆的车辆属性。本公开通过获取车辆不同属性进行融合计算，克服车辆识别的易受光照、视角影响的问题，提升了车辆属性识别的准确度和稳定性。
基于视频跟踪融合车辆属性识别方法相关设备

[发明专利]车辆信息管理方法、装置及存储介质-CN201810398323.9有效
发明人：董则恒 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种车辆信息管理方法、装置及存储介质，属于大数据处理技术领域。所述方法包括：根据N种数据源确定多个车辆档案，从存储的车辆档案中查找与目标车辆档案对应同一车辆的车辆档案。对于目标车辆档案包括的多个属性中的任一属性A，根据属性A的属性统计类型，对查找到的车辆档案中属性A的属性值进行更新。在本发明中，当数据源不同时，确定的车辆的信息种类也不同，且无需花费过多人力资源，有利于该车辆信息管理方法的推广。另外，车辆档案中的属性的统计类型包括累计属性和时限属性，在根据N种数据源确定出多个车辆档案之后，可以根据属性A对应的属性统计类型，对查找到的车辆档案进行相应地更新，提高了车辆信息管理的灵活性。
车辆信息管理方法装置存储介质

[发明专利]车辆性能的测试方法、装置、电子设备以及一种车辆-CN202210982725.X在审
发明人：王晓燕;李论;侯杰;王仕伟;郝文权;蒋永峰;李世杰 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G01M17/007 文献下载
摘要：本申请公开了一种车辆性能的测试方法、装置、电子设备以及一种车辆。该方法包括：获取车辆的多个客观属性信息集合和多个主观属性信息集合；由每个客观属性信息集合依次与各个主观属性信息集合构成信息集合，得到候选属性信息集合，并从多个候选属性信息集合中确定具有相关性的集合，得到目标属性信息集合；根据每个目标属性信息集合确定每个客观属性的客观属性指标区间；从多个客观属性信息集合获取每类车辆在各个客观属性下的测试信息，得到目标测试信息集合，并根据目标测试信息集合和客观属性指标区间确定车辆的测试结果通过本申请，解决了相关技术中车辆性能测试方法与车辆的部分性能不适配，导致对车辆的性能的测试效果较差的问题。
车辆性能测试方法装置电子设备以及一种

[发明专利]一种车辆轨迹的生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211739837.9在审
发明人：郝坤坤;白雨桥;潘余曦;杨子江 -专利权人：西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请提供一种车辆轨迹的生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述车辆轨迹的生成方法，在得到车辆轨迹数据后，基于对车辆轨迹数据的属性信息的分类，获得分类后的属性信息以及各属性信息对应的属性特征；并通过所述属性信息和各属性信息的属性特征，得到所述属性信息的特征分布；之后，通过控制变量的方法，对车辆轨迹数据的属性信息进行调整，并根据属性信息的特征分布以及变量处理后的属性信息，生成与变量处理后的属性信息对应的车辆轨迹数据。该方法可以有效弥补各种极端状态下的车辆轨迹数据的不足，提高车辆轨迹数据的多样性。
一种车辆轨迹生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于度量学习的轻量级车辆属性识别方法-CN201911234612.6有效
发明人：邓平聆;杨瑶;罗建江;杨飞;张丽君;周祥东;石宇;罗代建;程俊 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明提出一种基于度量学习的轻量级车辆属性识别方法，包括：根据多角度的车辆样本图像，训练轻量级卷积神经网络，获取车辆属性识别模型；获取车辆图像，并输入所述车辆属性识别模型获取车辆属性；其中所述车辆属性包括车辆的车型、颜色、品牌信息；本发明提供的车辆属性识别方法可在获取到待识别的车辆图像后，利用轻量级卷积神经网络直接提取深度特征，只用一个神经网络就能实现车型、颜色、以及品牌等多种车辆属性的快速、准确识别。
一种基于度量学习轻量级车辆属性识别方法

[发明专利]一种基于YOLO-V5的车辆属性识别方法-CN202210921678.8在审
发明人：陈迪康 -专利权人：上海软杰智能设备有限公司
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V10/22 文献下载
摘要：一种基于YOLO‑V5的车辆属性识别方法，涉及车辆属性识别技术领域，所述识别方法基于YOLO‑V5的深度学习网络，搭建多分支网络对样本数据进行车辆整体检测图以及车辆子区域图的划分，样本数据结合多分支训练后得到一个车辆属性识别模型，基于所述车辆属性识别模型对待识别图像同时实现车辆检测分析和车辆属性分析，得到识别结果。相较于现有技术中只在一张车辆整体检测图中进行车辆属性识别来说，本发明只需要一个模型即可得到最终的属性识别结果，并且车辆属性的识别是在车辆子区域图上进行精确预测分析，减小不同属性检测时的相互干扰，从而提高不同属性识别结果的精准度
一种基于 yolo v5 车辆属性识别方法

[发明专利]基于RDSNet的车辆属性识别方法-CN202010972154.2有效
发明人：柯逍;陈宇杰;黄旭 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于RDSNet的车辆属性识别方法，包括以下步骤：步骤S1:采集车辆图片，处理后分为车辆数据集和车辆属性数据集；步骤S2:构建基于RDSNet的网络模型，并根据车辆数据集训练，得到车辆检测模型；步骤S3:构建基于细粒度分类的车辆属性分类网络模型，并根据车辆属性数据集训练，得到车辆属性分类模型；步骤S4:将待测复杂场景图像，通过车辆检测模型，得到待测复杂场景图像每一个汽车的精确边界框；步骤S5:将步骤S4处理后的图像，输入车辆属性分类模型，获取车辆属性信息；步骤S6:将得到的汽车的精确边界框和车辆属性信息，标注于待测复杂场景图像中。本发明有效的提升了车辆属性识别的精确程度。
基于 rdsnet 车辆属性识别方法

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