[发明专利]神经网络识别装置及识别方法有效
| 申请号： | 201711180075.2 | 申请日： | 2017-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN108021933B | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 刘凯;程小磊;吴伟华 | 申请（专利权）人： | 深圳市华尊科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种神经网络识别装置及识别方法，其中方法包括：输入层接收输入的目标图像；多个共享卷积层对所述目标图像进行特征提取得到多个目标全局特征图；多个目标区域池化层对所述多个目标全局特征图进行图像分割得到多个目标局部特征图；多个深层特征卷积层根据所述多个基础属性对所述多个目标全局特征图和所述多个目标局部特征图进行特征提取得到多个目标全局属性和多个目标局部属性；输出层根据所述多个目标全局属性和所述多个目标局部属性确定所述目标图像中目标车辆和所述目标车辆的驾驶员的属性，并输出所述目标车辆和所述驾驶员的属性。本申请实施例，可提高非标准车和其驾驶员的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 识别 装置 方法 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络识别模型，其特征在于，包括输入层、与所述输入层连接的多个共享卷积层、与所述多个共享卷积层连接的多个目标区域池化层、与所述多个共享卷积层和所述多个目标区域池化层连接的多个深层特征卷积层以及与所述多个深层特征卷积层连接的输出层，其中：所述输入层，用于接收输入的目标图像；所述多个共享卷积层，用于对所述目标图像进行特征提取，得到多个目标全局特征图；对所述多个目标全局特征图进行特征提取，得到多个基础属性；所述多个目标区域池化层，用于对所述多个目标全局特征图进行图像分割，得到多个目标局部特征图；所述多个深层特征卷积层，用于根据所述多个基础属性对所述多个目标全局特征图和所述多个目标局部特征图进行特征提取，得到多个目标全局属性和多个目标局部属性；所述输出层，用于根据所述多个目标全局属性和所述多个目标局部属性确定所述目标图像中的目标车辆的属性和所述目标车辆的驾驶员的属性，并输出所述目标车辆的属性和所述驾驶员的属性。
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