基于多尺度区域特征约束的车辆细粒度识别方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201911243642.3
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-12-06
申请人：
长沙千视通智能科技有限公司

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著录项信息

专利名称	基于多尺度区域特征约束的车辆细粒度识别方法及装置
申请号	CN201911243642.3	申请日期	2019-12-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-04-28	公开/公告号	CN111079602A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	长沙千视通智能科技有限公司	申请人地址	湖南省长沙市高新开发区麓谷大道658号湖南麓谷信息港自编AB栋4002-(C019)房变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	长沙千视通智能科技有限公司	当前权利人	长沙千视通智能科技有限公司
发明人	张斯尧;罗茜;王思远;蒋杰;张诚;李乾;谢喜林;黄晋
代理机构	长沙德恒三权知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	徐仰贵

摘要

本发明实施方式提供一种基于多尺度区域特征约束的车辆细粒度识别方法及装置，属于计算机视觉技术领域，方法包括：获取待识别的第一车辆目标图像；以及以第一车辆目标图像为输入，经预训练的车辆细粒度识别模型对第一车辆目标图像进行车辆细粒度分类识别；车辆细粒度识别模型通过包括经多尺度区域特征提取后的训练数据样本的训练集对MA‑CNN模型训练后得到。本发明的上述技术方案通过多重注意力机制与多尺度区域特征相结合的深度学习神经网络进行训练，在局部注意力计算时，车辆目标图像定位准确，且基本没有特征损失，提高了车辆细粒度的识别准确率，并且能够完成端对端的训练，从而极大地简化了计算。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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