[发明专利]基于深度学习的特种车辆检测与识别系统在审
| 申请号： | 201711225395.5 | 申请日： | 2017-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN108009579A | 公开（公告）日： | 2018-05-08 |
| 发明（设计）人： | 陈拥权 | 申请（专利权）人： | 合肥寰景信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海精晟知识产权代理有限公司 31253 | 代理人： | 冯子玲 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的特种车辆检测与识别系统，涉及车辆识别领域。本发明包括摄像头、图像处理单元和特种车辆样本库，图像处理单元对视频监控拍摄的过车图片进行局部构件分割，对每个子区域的局部构件进行特征提取，利用局部构件与深度学习的特种车辆样本库中的信息匹配。本发明通过取特种车辆局部构件与特种车样本库中信息进行快速比对，克服了整车进行特征提取的难度大、步骤繁琐的缺点，提高了匹配速度和识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 特种 车辆 检测 识别 系统 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的特种车辆检测与识别系统，其特征在于，包括如下步骤：步骤S001基于深度学习的监测方法训练特种车辆样板图片进行灰度降维，并创建特种车辆样本库；步骤S002对样板特种车辆的灰度降维图像中每一个像素点的特征构成特征图；步骤S003将特征图输入深度卷积网络提取深度卷积特征，并将深度卷积特征输入到分类器；步骤S004对路口监控视频获取的车辆图片进行局部构件提取，对提取后的图片进行灰度降维；步骤S005对局部构件的灰度图像每一个像素点进行特征提取，并与样本库中分类器特征图进行比对；步骤S006比对成功，确认特种车辆。
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