[发明专利]用于车辆部件识别的神经网络系统、方法和装置在审

专利信息
申请号: 201811014381.3 申请日: 2018-08-31
公开(公告)号: CN110569696A 公开(公告)日: 2019-12-13
发明(设计)人: 郭清沛 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 11309 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 代理人: 陈霁;周良玉
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 开曼群岛;KY
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摘要: 本说明书实施例提供一种通过计算机执行的、用于车辆部件识别的神经网络系统,该系统包括:卷积层,配置为接收车辆图片,对车辆图片进行卷积处理,生成与该车辆图片对应的卷积特征图;区域生成网络RPN,配置为基于所述卷积特征图,确定以车辆部件为潜在目标的多个候选区域;分类回归层,配置为针对各个候选区域,基于该候选区域自身的区域特征,确定该候选区域对应的部件类别和边框;以及条件随机场CRF组件,配置为获取各个候选区域的部件类别和边框,并提取所述多个候选区域的关联特征,基于所述关联特征,修正所述各个候选区域的部件类别和边框。
搜索关键词: 候选区域 边框 部件类别 车辆图片 卷积 车辆部件 关联特征 配置 特征图 神经网络系统 计算机执行 卷积处理 潜在目标 区域生成 区域特征 修正 分类 回归 机场 网络
【主权项】:
1.一种通过计算机执行的、用于车辆部件识别的神经网络系统,包括:/n至少一个卷积层,该卷积层接收车辆图片,对所述车辆图片进行卷积处理,生成与该车辆图片对应的卷积特征图;/n区域生成网络RPN,该RPN基于所述卷积特征图,确定以车辆部件为潜在目标的多个候选区域;/n分类回归层,该分类回归层针对各个候选区域,基于该候选区域自身的区域特征,确定该候选区域对应的部件类别和边框;/n条件随机场CRF组件,该CRF组件获取各个候选区域的部件类别和边框,并提取所述多个候选区域的关联特征,基于所述关联特征,修正所述各个候选区域的部件类别和边框。/n
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