[发明专利]基于深度学习的交通目标图像检索方法、装置及可读介质在审
| 申请号： | 202110179127.4 | 申请日： | 2021-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN112528059A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 戚湧;徐智明 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/58 | 分类号： | G06F16/58;G06F16/583;G06F16/55;G06F16/532;G06F16/51;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 滕诣迪 |
| 地址： | 210094 江苏省南*** | 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交通目标图像检索方法、装置及可读介质。包括：采集不同种类交通目标图像，建立各类交通目标图像对应的交通目标标签，形成图像数据信息底库；将图像数据信息底库划分为训练数据、测试数据、查询数据，并对训练数据进行数据增广；设计深度学习模型、模型优化器、数据输入器、损失函数、深度学习模型优化策略，加速模型收敛，提高模型准确率；将图像数据输入所述的深度学习模型中，提取交通目标图像特征；将所述的交通目标图像特征与所述的图像数据库进行距离判定，并进行后处理得到输出结果，完成匹配；本发明能够提高交通目标图像检索准确率、鲁棒性，特别能够实现图像数据信息底库含有大量噪声的图像检索。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 交通 目标 图像 检索 方法 装置 可读 介质 | ||
【主权项】：
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