[发明专利]基于共生关系的卷积神经网络的车辆部件识别方法和系统有效
| 申请号： | 201910269801.0 | 申请日： | 2019-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN110175622B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 桑农;常勤伟;高常鑫;桑永朋 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06K9/00 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于共生关系的卷积神经网络的车辆部件识别方法和系统，属于模式识别技术领域。包括：使用车辆部件对训练数据集训练基于共生关系的卷积神经网络，基于共生关系的卷积神经网络由Concat层与常规卷积神经网络串联组成，Concat层用于对输入的图片对进行通道合并；采用训练好的基于共生关系的卷积神经网络，对待测车辆部件对进行识别，得到待测车辆各部件的识别结果。本发明通过Concat层按通道合并图片，后续网络进行卷积操作时，可将两个部件对应的不同通道的信息进行融合，同时提取两张图片的特征，使得共生关系可以被更好地学习到。共生关系的引入添加了额外的信息，变相增加了训练的数据量，提高两类部件的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 共生 关系 卷积 神经网络 车辆 部件 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于共生关系的卷积神经网络的车辆部件识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1.使用车辆部件对训练数据集训练基于共生关系的卷积神经网络，所述基于共生关系的卷积神经网络由Concat层与常规卷积神经网络串联组成，所述Concat层用于对输入的图片对进行通道合并；S2.采用训练好的基于共生关系的卷积神经网络，对待测车辆部件对进行识别，得到待测车辆各部件的识别结果。
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