基于深度学习的典型车标搜索方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201410725725.7
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2014-12-03
申请人：
中国人民解放军国防科学技术大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于深度学习的典型车标搜索方法
申请号	CN201410725725.7	申请日期	2014-12-03
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2015-03-04	公开/公告号	CN104391966A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	中国人民解放军国防科学技术大学	申请人地址	湖南省长沙市开福区德雅路109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	中国人民解放军国防科学技术大学	当前权利人	中国人民解放军国防科学技术大学
发明人	谢剑斌;李沛秦;刘通;闫玮
代理机构	北京中济纬天专利代理有限公司	代理人	胡伟华

摘要

本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于深度学习的典型车标搜索方法,包括步骤：(1)获取待处理图像；(2)建立深度置信网络，并区分为圆形车标深度置信网络和椭圆形车标置信网络；(3)车标定位：对待处理图像进行检测处理，将检测结果分为包含圆形车标的图像、包含椭圆形车标的图像和其它图像三类；(4)车标预处理：将包含圆形车标的图像进行截图处理，获得圆形车标；将包含椭圆形车标的图像进行截图处理，获得椭圆形车标；并对上述获得的车标图像尺寸进行归一化；(5)车标识别：圆形车标输入圆形车标深度置信网络，获得车标分类结果；将椭圆形车标输入椭圆形车标深度置信网络，获得车标分类结果。

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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