[发明专利]非机动车图像多标签分类方法、系统、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201811240000.3 | 申请日： | 2018-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN109325547A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 谢晓汶;陈燕娟;黑光月;周延培;陈曲;周峰;孙新;章勇;曹李军;陈卫东 | 申请（专利权）人： | 苏州科达科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海隆天律师事务所 31282 | 代理人： | 臧云霄;夏彬 |
| 地址： | 215011 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种非机动车图像多标签分类方法、系统、设备及存储介质，所述非机动车图像的标签包括多个属性的分类结果，所述方法包括如下步骤：将测试的非机动车图像输入训练好的分类网络模型中，所述分类网络模型包括特征提取层和与所述属性一一对应的多个分类单元；所述分类网络模型的特征提取层提取测试图像中的特征；所述分类网络模型的多个分类单元分别根据提取的特征计算各个属性的分类结果；将各个属性的分类结果合并，作为测试的非机动车图像的标签。本发明采用了一个分类网络模型即可以实现非机动车多属性分类，训练方便，分类精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 分类网络 分类结果 图像 标签分类 存储介质 分类单元 特征提取 标签 测试 测试图像 多个属性 属性分类 特征计算 图像输入 合并 分类 | ||
【主权项】：
1.一种非机动车图像多标签分类方法，其特征在于，所述非机动车图像的标签包括多个属性的分类结果，所述方法包括如下步骤：将测试的非机动车图像输入训练好的分类网络模型中，所述分类网络模型包括特征提取层和与所述属性一一对应的多个分类单元；所述分类网络模型的特征提取层提取测试的非机动车图像中的特征；所述分类网络模型的多个分类单元分别根据提取的特征计算各个属性的分类结果；将各个属性的分类结果合并，作为测试的非机动车图像的标签。
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