[发明专利]基于深度学习的车辆品牌型号细粒度分类系统及方法在审
| 申请号： | 202110683549.5 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113343881A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 耿艳磊;刘治财;尹元韬;刘琛;安晓博 | 申请（专利权）人： | 浪潮云信息技术股份公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N5/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 孙园园 |
| 地址： | 250100 山东省济南市高*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的车辆品牌型号细粒度分类系统及方法，属于计算机视觉中的目标精细分类领域，本发明要解决的技术问题为安防场景下图像中存在多辆车辆、细粒度领域类内差异大于类间差异、图像质量模糊等导致车辆品牌型号细粒度识别效果差、识别效率慢，采用的技术方案为：该系统包括，车辆检测模块，用于利用目标检测网络对安防场景图像中的车辆进行检测定位，获取目标车辆的坐标信息，根据坐标信息裁剪出目标车辆图像，并将目标车辆图像输入车辆品牌型号细粒度分类模块；车辆品牌型号细粒度分类模块，用于将整体和局部细节特征融合，并输入分分类器获取车辆品牌型号的精细识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 车辆 品牌 型号 细粒度 分类 系统 方法 | ||
【主权项】：
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