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基于深度学习的车型识别模型构建方法及车型识别方法

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本发明提出了一种基于深度学习的车型识别模型构建方法，该方法针对车型识别问题，设计了一种深层卷积神经网络结构，联合采用softmax分类损失和利用车型类别的层次化结构构建的基于四元组的排序损失来监督深层卷积神经网络的训练，实现对车型类内差异和类间差异的同时约束，以期学到语义信息更丰富的特征表示和更具有判别力的分类器；为了加快网络收敛，还采用了一种在线困难样本挖掘策略和改进的梯度反传优化算法，大大缩短了网络训练时间。同时本发明还提出了一种基于深度学习的车型识别方法，该方法利用上述模型构建方法构建的模型进行车辆图片中车辆类型的识别，有效提升车型分类精度。

著录项

公开/公告号CN106570477B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-07-16

原文格式PDF
申请/专利权人中科视语(北京)科技有限公司;
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申请/专利号CN201610962720.5
发明设计人王金桥;郭海云;卢汉清;
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申请日2016-10-28
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11482 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人宋宝库
地址 102308 北京市门头沟区石龙经济开发区永安路20号3号楼A-6193室
入库时间 2022-08-23 10:37:00

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-07-16

授权

授权
2018-05-25

专利申请权的转移 IPC(主分类):G06K9/00 登记生效日:20180508 变更前: 变更后: 申请日:20161028

专利申请权、专利权的转移
2018-05-25

专利申请权的转移 IPC(主分类):G06K 9/00 登记生效日:20180508 变更前: 变更后: 申请日:20161028

专利申请权、专利权的转移
2017-05-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20161028

实质审查的生效
2017-05-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20161028

实质审查的生效
2017-05-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20161028

实质审查的生效
2017-04-19

公开

公开
2017-04-19

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公开
2017-04-19

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