[发明专利]一种多角度下车型精细识别方法有效
| 申请号： | 201910269429.3 | 申请日： | 2019-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN110334572B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 刘虎;周野;袁家斌 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 施昊 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多角度下车型精细识别方法。针对外界环境因素的影响，本发明采用基于ResNet‑50的SSD车辆目标检测框架对图像中的车辆目标进行检测并定位，降低外界环境因素对车型识别的干扰；针对多视角情况下车辆产生尺度形变的问题，本发明对B‑CNN的不同卷积层的特征进行了多尺度融合，提高特征表达能力，并且引入中心损失，对车辆图像在特征空间内加以约束，有效地引导网络学习使得类内距离小、类间距离大的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 角度 车型 精细 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种多角度下车型精细识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立并训练车辆检测模型；所述车辆检测模型包括ResNet‑50网络和SSD目标检测网络，将ResNet‑50网络作为SSD目标检测网络的前置网络；(2)建立并训练多角度下车型分类器；所述多角度下车型分类器采用多尺度B‑CNN网络，该多尺度B‑CNN网络是将B‑CNN网络的子网络B中每一个卷积模块的输出与最后一个卷积模块的输出进行融合；(3)将测试图像输入训练好的车辆检测模型中，得到车辆检测结果；将车辆检测结果输入训练好的多角度下车型分类器，得到车型识别结果。
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