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摘 要:一种基于卷积神经网络识别绿通车车厢装载类型的方法,包括以下步骤:步骤1,获取绿通车图像;步骤2,通过图像质量评价方法中的相对评价法制定绿通车图像有效性判定标准;步骤3,增加训练样本的数量;步骤4,进行车厢目标检测;步骤5,将绿通车车辆按车厢‑装载类型分为8类;步骤6,对车厢‑装载类型分类进行训练;步骤7,对需要识别的绿通车车厢‑装载类型进行判定。针对图像种类数量不均衡的问题,对非均衡数据采用数据过采样方法处理,达到各种类样本数量的平衡。避免了欠采样方法中随机选取的被剔除的数据有可能包含该类的关键特征信息的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910803745.4 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络识别绿通车车厢装载类型的方法 |
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: | G06V10/764搜分类 网络 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 |