发明专利 已授权

基于CNN多特征联合和多核稀疏表示的车型识别方法

📄 申请号:CN201710518975.7 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2017-06-29
公开号
CN107330463A
公开日
2017-11-07
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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

智能交通, 车辆识别, 交通监控, 自动驾驶, 安防监控

摘要

基于CNN多特征联合和多核稀疏表示的车型识别方法,利用智能交通相机拍摄包括复杂场景下的车辆图像,首先对车辆图像进行预处理,然后基于CNN中AlexNet网络,设计5个卷积层与3个全连接层自动提取车辆的全局与局部特征,将第1,2,5池化层和第6,7全连接层的特征图按列拉伸后作为车辆特征分量分别输入到5个不同的单核函数中,并通过加权融合形成一个联合特征矩阵;然后基于多核学习和稀疏表示算法,求解每个核函数的权值和联合特征矩阵的投影矩阵,最后根据核稀疏最小重构误差实现对车辆类型的识别。本发明能够实时进行车型识别,提取出需要的交通流信息,解决交通拥堵问题,有利于公路网的总体规划及道路建设。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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……

图1
图2
图3

法律状态时间线

20201208
✅ 授权
20171201
?? 实质审查的生效 :
20171107
📄 公开

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