[发明专利]一种神经网络系统及基于该神经网络系统的车型识别方法在审
| 申请号： | 201711092642.9 | 申请日： | 2017-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN108052861A | 公开（公告）日： | 2018-05-18 |
| 发明（设计）人： | 吴柯维;于曙光 | 申请（专利权）人： | 北京卓视智通科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 刘广达 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区四*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络系统及基于该神经网络系统的车型识别方法，所述系统包括：用于根据车辆部件图像进行车型分类的局部特征神经网络，包括：采用VGG16神经网络的第一卷积层和第一最大池化层的网络的第一局部卷积层和第一局部池化层；采用VGG16神经网络的第三卷积层和第三最大池化层的网络的第二局部卷积层和第二局部池化层；采用VGG16神经网络的第五卷积层和第五最大池化层的网络的第三局部卷积层和第三局部池化层；采用VGG16神经网络的第六全连接层的网络的第四局部全连结层；包括至少一个局部全连接网络的第五局部全连结层；包括至少一个局部分类网络的第六局部分类层。能够根据或进一步结合车辆部件的图像信息进行车型的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 系统 基于 车型 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络系统，其特征在于，包括：局部特征神经网络，所述局部特征神经网络用于根据车辆部件图像进行车型分类，包括：第一局部卷积层和第一局部池化层，所述第一局部卷积层和第一局部池化层采用VGG16神经网络的第一卷积层和第一最大池化层的网络；第二局部卷积层和第二局部池化层，所述第二局部卷积层和第二局部池化层采用VGG16神经网络的第三卷积层和第三最大池化层的网络；第三局部卷积层和第三局部池化层，所述第三局部卷积层和第三局部池化层采用VGG16神经网络的第五卷积层和第五最大池化层的网络；第四局部全连结层，所述第四局部全连结层采用VGG16神经网络的第六全连接层的网络；第五局部全连结层，所述第五局部全连结层包括至少一个局部全连接网络，所述至少一个局部全连接网络中的每一个局部全连接网络都采用VGG16神经网络的第七全连接层的网络；第六局部分类层，所述第六局部分类层包括至少一个局部分类网络，所述至少一个局部分类网络中的每一个局部分类网络分别与所述第五局部全连结层中的至少一个局部全连接网络中的一个局部全连接网络一一对应连接、且都采用VGG16神经网络的第八全连接层和第九soft-max分类层的网络。
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