車輛改裝識別方法、裝置、系統(tǒng)、介質(zhì)和設(shè)備

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010108559.1 申請日 -
公開（公告）號 CN111310837A 公開（公告）日 2020-06-19
申請公布號 CN111310837A 申請公布日 2020-06-19
分類號 G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I 分類 -
發(fā)明人 吳祥淼;羅建康;葛武;張家豪 申請（專利權(quán)）人 廣州華工邦元信息技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 廣州華工邦元信息技術(shù)有限公司
地址 510641廣東省廣州市天河區(qū)五山路381號華南理工大學(xué)后勤綜合樓3層B區(qū)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種車輛改裝識別方法、裝置、系統(tǒng)、介質(zhì)和設(shè)備，方法包括：首先獲取已知改裝情況的車輛樣本圖像并且獲取構(gòu)建的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為訓(xùn)練樣本的車輛樣本圖像對殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到車輛改裝識別模型。針對于待識別車輛采集車輛圖像后，通過車輛改裝識別模型進(jìn)行識別。其中，采用Focal Loss損失函數(shù)對殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，針對于全連接層輸入之前的車輛圖像特征圖，以各種大小進(jìn)行劃分，得到各種大小的塊；針對各個塊分別提取出特征，并進(jìn)行池化操作，由池化操作后的特征組合得到特征向量，作為全連接層的輸入。本發(fā)明有效提高車輛改裝識別的效率和準(zhǔn)確率，節(jié)省了現(xiàn)有技術(shù)中人工審核帶來的人力物力。??