[发明专利]一种基于深度学习的乘客属性的获取方法、装置及模型训练方法在审
申请号: | 201910892154.9 | 申请日: | 2019-09-20 |
公开(公告)号: | CN112541374A | 公开(公告)日: | 2021-03-23 |
发明(设计)人: | 林坚;周金明;李军 | 申请(专利权)人: | 南京行者易智能交通科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06Q50/30;G06N3/08;G06N3/04 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 210014 江苏省南京市秦淮区永智*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于深度学习的乘客属性的获取方法、装置及模型训练方法,所述方法包括:步骤1,获取乘客上车的图像流,并标记出图像中包含乘客及附属物的目标框区域,得到乘客上车的完整目标框轨迹;步骤2,使用基于深度学习卷积神经网络训练的属性分类模型,对每个乘客的属性进行分类分析,以每个乘客目标框轨迹中的单个目标框作为模型的检测输入,输出一组对该乘客的属性分类预测的概率结果;根据乘客各个属性不同的特点,设定不同的网络结构、检测方式,同时结合乘客目标框轨迹的获取,实现乘客属性的有效检测,并提高了属性检测的准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 乘客 属性 获取 方法 装置 模型 训练 | ||
【主权项】:
暂无信息
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