[发明专利]基于违停车辆标签的神经网络的训练方法和检测方法有效
| 申请号： | 202011305044.7 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112115928B | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 朱淑敏;王顺镇;沈瑶 | 申请（专利权）人： | 城云科技（中国）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡市汇诚永信专利代理事务所(普通合伙) 32260 | 代理人： | 李珍珍 |
| 地址： | 310052 浙江省杭州市滨江区长*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于违停车辆标签的神经网络的训练方法和检测方法。所述方法，包括：获取包含停放车辆的街景图像的第一集合和包含标记有违停车辆的所述街景图像的第二集合；将所述第一集合输入第一卷积神经网络和第一全连接层以获得第一特征向量；将所述第二集合输入第二卷积神经网络和第二全连接层以获得第二特征向量；计算所述第一特征向量与所述第二特征向量的均方误差损失函数；将所述第一特征向量以Softmax函数进行分类以获得Softmax损失函数；以及，基于所述均方误差损失函数和所述Softmax损失函数的加权和更新模型参数。这样，所述第一特征向量能够更好地识别能够表示车辆违停的特征，以提高车辆违停检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 车辆 标签 神经网络 训练 方法 检测 | ||
【主权项】：
暂无信息
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