发明专利已授权

一种基于多损失联合学习的车辆重识别方法

Name: 一种基于多损失联合学习的车辆重识别方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 202210502081X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210502081.X 📄 发布日：2026/10/12

著录项目信息

申请日

2022-05-09

公开号

CN115049989B

公开日

2025-01-07

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_54

IPC 分类号

G06V20_54 , G06V10_82 , G06V10_764 , G06V10_25 , G06V10_46 , G06V10_74 , G06N3_045 , G06N3_098 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

智能交通, 安防监控, 智慧城市, 车辆检索

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提出一种基于多损失联合学习的车辆重识别方法，包括：采用ResNet50网络模型提取得到车辆图像样本中的车辆关键特征；将提取得到的车辆关键特征映射到特征空间中，车辆图像样本在特征空间中的距离用于反映图像之间的相关性；对丢失网络不断训练和学习，使具有相同ID的车辆样本在特征空间中形成聚类；利用BN层对生成的全局特征进行归一化处理；使用批量困难三重损失函数Lt、ID损失函数LID和圆损失函数Lc来对特征向量进行联合学习。本发明能够解决传统的三元组损失的弱约束性，以及具有不同ID但属于同一型号的相似车辆难以区分的技术问题。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115049989B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250107

✅ 授权

20220930

?? 实质审查的生效：

20220913

📄 公开

融合物理机理的菲涅尔波带片天线替代模型的设计方法

当前第 / 件

一种自适应非均匀量化译码方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_54)

G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

暂无同领域相似专利推荐

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：2 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

查看全部出价

我要出价 (议价)