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摘 要:本发明提供一种基于卷积神经网络深度特征的车标识别方法,首先给定车标图像训练集及车标图像测试集,并构建和初始化分类器网络及SGD优化器;其次,在分类器网络的每次迭代计算中,将车标图像训练集中的车标图像作为分类器网络的输入得到车标识别结果,且根据损失函数,计算出损失值并进行反向传播对分类器网络的网络参数进行调整,同时利用车标图像测试集对分类器网络进行评估,直至迭代结束,得到最终的最优网络参数来更新分类器网络;最后,获取待测车标图像输入计算,得到待测车标图像的车标识别结果。实施本发明,提高分类器网络的识别准确率和定位精准度,实现高鲁棒性高准确率的车标智能检测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010139043.3 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络深度特征的车标识别方法 |
申请日: | 2020-03-03 | 申请/专利权人 | 温州大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省温州市瓯海区东方南路38号温州市国家大学科技园孵化器 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 26000.0元 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |