[发明专利]用于车辆部件识别的神经网络系统、方法和装置在审
| 申请号： | 201811014381.3 | 申请日： | 2018-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN110569696A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 郭清沛 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11309 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种通过计算机执行的、用于车辆部件识别的神经网络系统，该系统包括：卷积层，配置为接收车辆图片，对车辆图片进行卷积处理，生成与该车辆图片对应的卷积特征图；区域生成网络RPN，配置为基于所述卷积特征图，确定以车辆部件为潜在目标的多个候选区域；分类回归层，配置为针对各个候选区域，基于该候选区域自身的区域特征，确定该候选区域对应的部件类别和边框；以及条件随机场CRF组件，配置为获取各个候选区域的部件类别和边框，并提取所述多个候选区域的关联特征，基于所述关联特征，修正所述各个候选区域的部件类别和边框。 | ||
| 搜索关键词： | 候选区域 边框 部件类别 车辆图片 卷积 车辆部件 关联特征 配置 特征图 神经网络系统 计算机执行 卷积处理 潜在目标 区域生成 区域特征 修正 分类 回归 机场 网络 | ||
【主权项】：
1.一种通过计算机执行的、用于车辆部件识别的神经网络系统，包括：/n至少一个卷积层，该卷积层接收车辆图片，对所述车辆图片进行卷积处理，生成与该车辆图片对应的卷积特征图；/n区域生成网络RPN，该RPN基于所述卷积特征图，确定以车辆部件为潜在目标的多个候选区域；/n分类回归层，该分类回归层针对各个候选区域，基于该候选区域自身的区域特征，确定该候选区域对应的部件类别和边框；/n条件随机场CRF组件，该CRF组件获取各个候选区域的部件类别和边框，并提取所述多个候选区域的关联特征，基于所述关联特征，修正所述各个候选区域的部件类别和边框。/n
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