[发明专利]用于停车场管理的基于重对象识别的神经网络的训练方法在审
| 申请号： | 202011240235.X | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112257853A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 王宪元 | 申请（专利权）人： | 济南宪元企业管理咨询有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 250001 山东省济南市市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种用于停车场管理的基于对象重识别的神经网络的训练方法。所述训练方法，包括：获取训练图像集；将所述训练图像集输入卷积神经网络以获得训练特征图；将所述训练特征图输入空间注意力模块以获得空间注意力图；基于所述空间注意力图与所述训练特征图之间的距离以获得距离损失函数值；将所述空间注意力图通过池化层和全连接层后以输入分类函数以获得注意力损失函数值；以及，基于所述距离损失函数值和所述注意力损失函数值更新所述卷积神经网络和所述空间注意力模块。这样基于空间注意力机制的重识别技术处理所述停车场中各个摄像头之间拍摄的区域的重叠问题，以实现对所述停车场中的对象进行全局管理。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 停车场 管理 基于 对象 识别 神经网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
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