[发明专利]一种骑行属性识别方法及装置、存储介质在审
| 申请号： | 202110069639.5 | 申请日： | 2021-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN112766156A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 李一曼;邵新庆;刘强;徐明 | 申请（专利权）人： | 南京中兴力维软件有限公司;深圳力维智联技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人： | 彭家恩;彭愿洁 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种骑行属性识别方法及装置、存储介质，包括：构建深度神经网络模型；获取用于训练的样本骑行图像；对样本骑行图像进行预处理，获得多个不同的预处理后的样本骑行图像；将多个不同的预处理后的样本骑行图像输入深度神经网络模型中；提取多个不同的预处理后的样本骑行图像的图像特征；根据图像特征，计算分类特征向量；通过注意力机制对多个不同的预处理后的样本骑行图像进行处理、或通过注意力机制对图像特征进行处理，计算特征矩阵；根据分类特征向量和特征矩阵，计算总损失值；根据总损失值对深度神经网络模型的参数进行迭代优化，使总损失值减小，直至达到预设的停止条件为止。本发明能够在识别质量较低的骑行图像时获得较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 属性 识别 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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