[发明专利]一种神经网络系统及其识别车辆属性的方法在审
| 申请号： | 201810936691.4 | 申请日： | 2018-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN109190687A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 陈安猛;彭莉;谯帅;吴香莲 | 申请（专利权）人： | 新智数字科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 杨乐 |
| 地址： | 065001 河北省廊坊市经济*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络系统及其识别车辆属性的方法，神经网络系统包括：数据输入层、局部特征提取网络、全局特征提取网络以及分类层；所述数据输入层，用于接收外部输入车辆图像；所述局部特征提取网络，用于对所述数据输入层接收的所述车辆图像进行识别以提取至少一个兴趣区域所对应的局部特征数据；所述全局特征提取网络，用于根据各个所述兴趣区域所分别对应的局部特征数据确定全局特征数据；所述分类层，用于根据各个所述兴趣区域所分别对应的局部特征数据以及所述全局特征数据确定并输出至少两种车辆属性信息。本发明的技术方案，实现对车辆图像所对应的多种车辆属性进行识别时，资源消耗较低。 | ||
| 搜索关键词： | 车辆属性 全局特征 神经网络系统 车辆图像 局部特征 兴趣区域 局部特征提取 数据确定 网络 资源消耗 分类 输出 外部 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络系统，其特征在于，包括：数据输入层、局部特征提取网络、全局特征提取网络以及分类层；其中，所述数据输入层，用于接收外部输入车辆图像；所述局部特征提取网络，用于对所述数据输入层接收的所述车辆图像进行识别以提取至少一个兴趣区域所对应的局部特征数据；所述全局特征提取网络，用于根据各个所述兴趣区域所分别对应的局部特征数据确定全局特征数据；所述分类层，用于根据各个所述兴趣区域所分别对应的局部特征数据以及所述全局特征数据确定并输出至少两种车辆属性信息。
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