[发明专利]一种基于Faster RCNN深度学习网络改进的车型识别方法有效
| 申请号： | 202110451591.4 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113205026B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 付仲良;胡捷;李刚 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V10/20;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于Faster RCNN深度学习网络改进的车型识别方法。本发明引入原始图像数据，处理并构建车型识别图像数据集与训练集；构建特征提取网络，将训练集样本图像输入至特征提取网络，得到样本的融合特征图；构建RPN目标识别网络，将融合特征图作为输入数据输入目标识别网络，得到目标识别候选区域；构建车型分类模块，将融合特征图与候选框区信息输入至综合多分类器，判别候选区域内车型，并通过位置回归确定目标定位框坐标；构建网络整体损失函数模型；训练整体网络；本发明基于Faster RCNN深度学习网络，在VGG16网络基础上借鉴HED网络改进特征提取层与全连接分类层设计，显著提升对实时交通影像中的车辆车型信息识别速度与准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 faster rcnn 深度 学习 网络 改进 车型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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