一种基于轻量化神经网络的交通标志识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110881764.6
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-08-02
申请人：
泉州装备制造研究所

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著录项信息

专利名称	一种基于轻量化神经网络的交通标志识别方法
申请号	CN202110881764.6	申请日期	2021-08-02
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-10-22	公开/公告号	CN113537138A
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;/;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	泉州装备制造研究所	申请人地址	福建省泉州市晋江市罗山街道苏内社区溪东路166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	泉州装备制造研究所	当前权利人	泉州装备制造研究所
发明人	魏宪;郭杰龙;杨晓迪;李杰;俞辉;张剑锋;邵东恒;唐晓亮
代理机构	厦门市首创君合专利事务所有限公司	代理人	李秀梅

摘要

一种基于轻量化神经网络的交通标志识别方法，通过构建轻量化神经网络模型进行训练、剪枝得到轻量化神经网络模型，所述轻量化神经网络模型包括卷积特征提取部分和分类器部分；卷积特征提取部分由1层传统3×3卷积和16层可分离非对称卷积组成，分类器部分由三层可分离全连接模块组成，该识别方法在保证识别准确率的同时降低了网络的参数规模和运算量，从而提升了神经网络模型在车载平台环境下部署的识别速度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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