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摘 要:一种基于卷积神经网络识别绿通车车辆轴型的方法,包括以下步骤:步骤1,获取绿通车图像;步骤2,制定绿通车图像有效性判定标准;步骤3,采用数据增强的方法增加训练样本的数量;步骤4,数据增强后,使用目标检测算法YOLOv2框架进行整轴检测;步骤5,根据车辆轴组类型和轮组类型将车辆轴型进行分类;步骤6,分别使用AlexNet、VGG‑16、ResNet‑152三种卷积神经网络在训练集上对车轴类型分类进行训练;步骤7,对需要识别的绿通车车辆轴型进行判定。本发明以实现绿通车车辆轴型准确识别为目标,将目标检测算法、非均衡数据集处理等与卷积神经网络模型相结合,使用判定标准挑选的图像可作为后续分类识别实验卷积神经网络模型的训练样本,避免训练样本水平过差问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910803615.0 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络识别绿通车车辆轴型的方法 |
申请日: | 2019-08-28 | 申请/专利权人 | 长安大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市南二环路中段 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/54搜分类 车辆 网络传输 卷积神经网络 绿通搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
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 |
2022/04/26 | 授权 | |
2019/12/27 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/00 专利申请号: 201910803615.0 申请日: 2019.08.28 |
2019/12/03 | 公开 |