[发明专利]一种基于迁移学习深层网络融合模型的货车品牌分类方法有效
| 申请号： | 202010194482.4 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111428735B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 赵池航;郑有凤;钱倩;化丽茹;李昊 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 向文 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于迁移学习深层网络融合模型的货车品牌类型识别分类方法，包括：采用基于边缘方向直方图的可变形部件模型对货车图像进行货车车脸检测；构建Inception V3‑MMD网络模型，并基于车脸图像获取车辆品牌特征向量F |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 深层 网络 融合 模型 货车 品牌 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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