一种基于度量学习的轻量级车辆属性识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911234612.6
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G08G1/017;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-12-05
申请人：
中国科学院重庆绿色智能技术研究院

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于度量学习的轻量级车辆属性识别方法
申请号	CN201911234612.6	申请日期	2019-12-05
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-04-10	公开/公告号	CN110991349A
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;/;6;2;;;G;0;8;G;1;/;0;1;7;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中国科学院重庆绿色智能技术研究院	申请人地址	重庆市北碚区方正大道266号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院重庆绿色智能技术研究院	当前权利人	中国科学院重庆绿色智能技术研究院
发明人	邓平聆;杨瑶;罗建江;杨飞;张丽君;周祥东;石宇;罗代建;程俊
代理机构	上海光华专利事务所（普通合伙）	代理人	尹丽云

摘要

本发明提出一种基于度量学习的轻量级车辆属性识别方法，包括：根据多角度的车辆样本图像，训练轻量级卷积神经网络，获取车辆属性识别模型；获取车辆图像，并输入所述车辆属性识别模型获取车辆属性；其中所述车辆属性包括车辆的车型、颜色、品牌信息；本发明提供的车辆属性识别方法可在获取到待识别的车辆图像后，利用轻量级卷积神经网络直接提取深度特征，只用一个神经网络就能实现车型、颜色、以及品牌等多种车辆属性的快速、准确识别。

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