[发明专利]一种基于卷积神经网络的车标智能检测方法有效
| 申请号： | 202010139068.3 | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111460894B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 赵汉理;卢望龙 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 温州名创知识产权代理有限公司 33258 | 代理人： | 陈加利 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的车标智能检测方法，首先给定车标检测训练集及车标检测测试集，并构建和初始化车标检测模型及SGD优化器；其次，在车标检测模型的每次迭代计算中，将车标检测训练集中的输入图像作为车标检测模型的输入得到车标检测结果，且根据损失函数，计算出损失值并进行反向传播对车标检测模型的网络参数进行调整，同时利用车标检测测试集对车标检测模型进行评估，直至迭代结束，得到最终的最优网络参数来更新车标检测模型；最后，获取待测包含车标信息的输入图像输入计算，得到待测包含车标信息的输入图像的车标检测结果。实施本发明，提高车标检测模型的识别准确率和定位精准度，实现高鲁棒性高准确率的车标智能检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 智能 检测 方法 | ||
【主权项】：
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