[发明专利]车辆识别模型的训练方法、车辆识别方法、装置和车辆在审
| 申请号： | 201810712964.7 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN110659545A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 李杨;刘效飞;万超;白军明 | 申请（专利权）人： | 比亚迪股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 518118 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种车辆识别模型的训练方法、车辆识别方法和装置。其中，该训练方法包括：获取正样本数据，其中，正样本数据包括正样本图像和第一标注数据，正样本图像用于指示目标车辆的图像，第一标注数据用于指示所述目标车辆相对本车的朝向；获取每条固定道路在无目标车辆环境下的负样本图像，并根据负样本图像生成用于训练每条固定道路上的车辆识别模型的负样本数据；根据正样本数据和负样本数据对预设的深度学习网络模型进行训练，得到针对每条固定道路的车辆识别模型。该方法在解决现阶段车载硬件能实现道路上的车辆需求的同时，可以实现减少深度模型复杂度、提升车辆识别过程的运行速度的同时，还可以达到提高车辆识别率的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 车辆识别 正样本 负样本图像 正样本图像 目标车辆 负样本 标注 方法和装置 车辆需求 深度模型 数据包括 网络模型 指示目标 复杂度 预设 图像 学习 | ||
【主权项】：
1.一种车辆识别模型的训练方法，其特征在于，所述车辆识别模型用于定位本车以外的其他车辆，所述方法包括以下步骤：/n获取正样本数据，其中，所述正样本数据包括正样本图像和第一标注数据，所述正样本图像用于指示目标车辆的图像，所述第一标注数据用于指示所述目标车辆相对本车的朝向；/n针对每条固定道路，获取所述每条固定道路在无目标车辆环境下的负样本图像，并根据所述负样本图像生成用于训练所述每条固定道路上的车辆识别模型的负样本数据；/n根据所述正样本数据和所述负样本数据对预设的深度学习网络模型进行训练，得到针对所述每条固定道路的车辆识别模型。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于比亚迪股份有限公司，未经比亚迪股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810712964.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
