[发明专利]一种基于目标检测和卷积神经网络的车标识别方法在审
| 申请号： | 202310282144.X | 申请日： | 2023-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN116434155A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 张星明;吕曼;林育蓓;王昊翔 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/30;G06N3/0464;G06N3/045 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 黄卫萍 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于目标检测和卷积神经网络的车标识别方法，该方法步骤如下：S1、构建车辆检测模型；S2、构建车标检测模型；S3、构建车标识别的卷积神经网络；S4、设计损失函数训练车辆检测模型、车标检测模型和车标识别卷积神经网络；S5、实时采集高速公路卡口图像，依次输入车辆检测模型、车标检测模型和车标识别卷积神经网络，最后得到车标类别预测结果。本发明有效解决了由车标小、车标种类繁多、摄像头分辨率低以及光照条件多变等导致车标识别准确率低的问题，在实际的高速公路场景中取得了优秀的车标识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 目标 检测 卷积 神经网络 标识 方法 | ||
【主权项】：
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