| 专利名称 | 基于深度学习的车型识别模型构建方法及车型识别方法 | 申请号 | CN201610962720.5 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN106570477A | 公开（授权）日 | 2017.04.19 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 王金桥;郭海云;卢汉清 | 主分类号 | G06K9/00(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 专利有效期 | 基于深度学习的车型识别模型构建方法及车型识别方法 至基于深度学习的车型识别模型构建方法及车型识别方法 | 法律状态 | 专利申请权、专利权的转移 | 说明书摘要 | 本发明提出了一种基于深度学习的车型识别模型构建方法，该方法针对车型识别问题，设计了一种深层卷积神经网络结构，联合采用softmax分类损失和利用车型类别的层次化结构构建的基于四元组的排序损失来监督深层卷积神经网络的训练，实现对车型类内差异和类间差异的同时约束，以期学到语义信息更丰富的特征表示和更具有判别力的分类器；为了加快网络收敛，还采用了一种在线困难样本挖掘策略和改进的梯度反传优化算法，大大缩短了网络训练时间。同时本发明还提出了一种基于深度学习的车型识别方法，该方法利用上述模型构建方法构建的模型进行车辆图片中车辆类型的识别，有效提升车型分类精度。 |
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