[发明专利]一种基于改进型卷积神经网络的车型识别方法在审
| 申请号： | 201710227227.3 | 申请日： | 2017-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN107491720A | 公开（公告）日： | 2017-12-19 |
| 发明（设计）人： | 陶建华;郭华;唐志鸿;张净;于慧敏;陶志军 | 申请（专利权）人： | 江苏移动信息系统集成有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210029 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于改进型卷积神经网络的车型识别方法，包括以下步骤首先，使用图像采集设备，拍摄近大门处的实时图像，并将图像传入激活算法，检测当前是否存在大型运动物体。若激活算法确定当前有大型运动物体，则将图像传入车辆粗分类算法，进行二次确认，用于确认运动物体是否为车辆。若算法确认当前检测目标为车辆，则将图像传入改进型激活函数的卷积神经网络，通过网络提取车辆特征。最后将卷积神经网络提取出的特征以及手工提取的图像特征进行结合，通过PCA降维后传入细分类算法，对当前车辆的车型进行细分。本发明的优点在于通过激活‑粗分类‑细分类，并且使用了改进型激活函数的卷积神经网络以及PCA降维，解决传统车型识别算法耗时多、资源利用率高的缺点，并且速度和精度都能够达到实时要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进型 卷积 神经网络 车型 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于改进型卷积神经网络的车型识别方法，其特征在于：1)通过激活算法初步检测大型运动物体；2)通过粗分类算法，对当前运动目标进行车辆检测；3)通过改进型激活函数的卷积神经网络，提取车辆特征。4)通过细分类算法，对当前车辆进行车型分类。
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