[发明专利]一种基于深度学习的车辆姿态分类方法在审
| 申请号： | 201811309235.3 | 申请日： | 2018-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN109447171A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 漆进;史鹏;张通 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的车辆姿态分类方法。该方法包括:训练数据集构建、验证数据集构建、构建mobile‑net网络、网络训练、预测。本发明采用了mobile‑net模型来对车辆姿态进行分类，因此，提高了分类的准确率和分类的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 车辆姿态 分类 构建 训练数据集 网络训练 验证数据 准确率 学习 预测 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的车辆姿态分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)获取数据库中过去几年的车辆图片和现在互联网上的车辆图片，进行适当裁剪去除一定背景，设定好前后左右的标注规则，然后进行人工标注，作为模型的训练集和验证集；步骤2)对所有训练集中的图片，做数据增强处理；步骤3)构建mobile‑net网络；步骤4)将数据增强后的训练集，进行训练，每1/2个epoch存储一次模型；步骤5)训练收敛后，在验证集上分析存在的问题，以及调整超参数，选择在验证集准确率最高的模型；步骤6)基于选出的模型，构建前向推断程序，输入带预测图片，进行预测。
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