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[发明专利]车辆轨迹异常判断方法及装置-CN201811269643.0在审
发明人：刘晓洋 -专利权人： 西安宇视信息科技有限公司
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供一种车辆轨迹异常判断方法及装置，涉及轨迹检测技术领域。所述方法包括：从待分析的视频图像中获得目标车辆的轨迹数据；根据轨迹数据提取目标车辆的轨迹特征；将轨迹特征处理后得到轨迹特征向量；将所述轨迹特征向量输入预先训练得到的分类模型中，对所述目标车辆的轨迹异常情况进行判断，得到目标车辆的异常情况。上述方法综合考虑目标车辆所在位置、移动速度、方向等多种因素，提高了跟踪异常检测的准确性，并采用分类模型进行判断，减少了判断错误的情况，提高了判罚的有效性，避免判罚争议。
车辆轨迹异常判断方法装置

[发明专利]特征表示迁移学习方法及相关装置-CN201811269655.3在审
发明人：杨治昆;翟军治 -专利权人： 西安宇视信息科技有限公司
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种特征表示迁移学习方法及相关装置，涉及深度学习技术领域。其中，所述方法包括：调整选定的第二网络模型的特征映射层，使第二网络模型的与第一网络模型的特征映射层输出的特征数据长度相同；分别采用第一网络模型与第二网络模型对预选的图像数据进行处理；依据第一网络模型处理得到的第一特征及第二网络模型处理得到的第二特征，调整第二网络模型的模型参数，从而使第二网络模型的特征表示能力与第一网络模型的特征表示能力之间满足预设要求。通过本方案可以节省训练时间及训练花销。即便结构简单的网络模型也可以快速获得优异的特征表达能力，从而在满足产品性能的同时有效减小网络模型的系统开销。
特征表示迁移学习方法相关装置