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檢測行駛車輛信息的方法及系統.pdf

摘要
申請專利號:

CN201610575048.4

申請日:

2016.07.20

公開號:

CN106257490A

公開日:

2016.12.28

當前法律狀態:

撤回

有效性:

無權

法律詳情: 發明專利申請公布后的視為撤回IPC(主分類):G06K 9/00申請公布日:20161228|||實質審查的生效IPC(主分類):G06K 9/00申請日:20160720|||公開
IPC分類號: G06K9/00; G06K9/62 主分類號: G06K9/00
申請人: 樂視控股(北京)有限公司; 樂視云計算有限公司
發明人: 公緒超
地址: 100025 北京市朝陽區姚家園路105號3號樓10層1102
優先權:
專利代理機構: 北京商專永信知識產權代理事務所(普通合伙) 11400 代理人: 方挺;黃謙
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201610575048.4

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.06.05|||2017.01.25|||2016.12.28

法律狀態類型:

發明專利申請公布后的視為撤回|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明提供一種檢測行駛車輛信息的方法,包括:至少按照車輛角度和車輛外觀對車輛圖片進行分類,以生成多種類別的多張車輛圖片;基于多張車輛圖片對深度卷積神經網絡進行訓練;利用訓練后的深度卷積神經網絡至少獲取多張車輛圖片中的預定區域的圖像塊的車輛角度特征和車輛外觀特征,訓練線性分類器;利用訓練后的深度卷積神經網絡至少獲取待識別車輛圖片中的預定區域的圖像塊的車輛角度特征和車輛外觀特征,導入訓練后的線性分類器進行判別,至少確定車輛的角度和車輛的外觀。本發明還提供了檢測行駛車輛信息的系統。本發明的方法及系統能夠檢測行駛車輛的信息,有效提高交通管理效率,提高識別準確度,具有較為廣闊的應用前景。

權利要求書

1.一種檢測行駛車輛信息的方法,包括:
至少按照車輛角度和車輛外觀對車輛圖片進行分類,以生成多種類別的多張車輛圖
片;
基于所述多張車輛圖片對深度卷積神經網絡進行訓練;
利用訓練后的深度卷積神經網絡至少獲取所述多張車輛圖片中的預定區域的圖像塊
的車輛角度特征和車輛外觀特征,訓練線性分類器;
利用訓練后的深度卷積神經網絡至少獲取待識別車輛圖片中的預定區域的圖像塊的
車輛角度特征和車輛外觀特征,導入所述訓練后的線性分類器進行判別,至少確定車輛的
角度和車輛的外觀。
2.根據權利要求1所述的方法,其中,所述車輛外觀包括車輛顏色,
所述至少按照車輛角度和車輛外觀對車輛圖片進行分類,以生成多種類別的多張車輛
圖片包括:
按照第一數量類別的車輛角度和第二數量類別的車輛顏色對車輛圖片進行分類,以生
成第一數量乘以第二數量的多種類別的多張車輛圖片。
3.根據權利要求2所述的方法,其中,所述第一數量和所述第二數量均為七,所述車輛
角度的類別包括:正向車頭、后向車尾、左向車頭、左向車尾、右向車頭、右向車尾以及側向
車身;所述車輛顏色的類別包括:紅、黃、藍、綠、白、黑、棕。
4.根據權利要求1所述的方法,其中,所述利用訓練后的深度卷積神經網絡至少獲取所
述多張車輛圖片中的預定區域的圖像塊的車輛角度特征和車輛外觀特征,訓練線性分類器
包括:
利用訓練后的深度卷積神經網絡提取所述多張車輛圖片中的預定區域的圖像塊的特
征,所述圖像塊的特征至少包括梯度特征和邊緣紋理特征;
基于所述提取的圖像塊的特征至少確定車輛的角度特征和車輛的外觀特征,至少利用
所述車輛角度特征和車輛外觀特征,訓練線性分類器。
5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法,其中,所述車輛圖片中的預定區域為車輛圖
片的下半部分。
6.一種檢測行駛車輛信息的系統,包括:
分類模塊,用于至少按照車輛角度和車輛外觀對車輛圖片進行分類,以生成多種類別
的多張車輛圖片;
第一訓練模塊,用于基于所述多張車輛圖片對深度卷積神經網絡進行訓練;
第二訓練模塊,用于利用訓練后的深度卷積神經網絡至少獲取所述多張車輛圖片中的
預定區域的圖像塊的車輛角度特征和車輛外觀特征,訓練線性分類器;
確定模塊,用于利用訓練后的深度卷積神經網絡至少獲取待識別車輛圖片中的預定區
域的圖像塊的車輛角度特征和車輛外觀特征,導入所述訓練后的線性分類器進行判別,至
少確定車輛的角度和車輛的外觀。
7.根據權利要求6所述的系統,其中,所述車輛外觀包括車輛顏色,
所述分類模塊用于:按照第一數量類別的車輛角度和第二數量類別的車輛顏色對車輛
圖片進行分類,以生成第一數量乘以第二數量的多種類別的多張車輛圖片。
8.根據權利要求7所述的系統,其中,所述第一數量和所述第二數量均為七,所述車輛
角度的類別包括:正向車頭、后向車尾、左向車頭、左向車尾、右向車頭、右向車尾以及側向
車身;所述車輛顏色的類別包括:紅、黃、藍、綠、白、黑、棕。
9.根據權利要求6所述的系統,其中,所述第二訓練模塊包括:
特征提取組件,用于利用訓練后的深度卷積神經網絡提取所述多張車輛圖片中的預定
區域的圖像塊的特征,所述圖像塊的特征至少包括梯度特征和邊緣紋理特征;
特征訓練組件,用于基于所述提取的圖像塊的特征至少確定車輛的角度特征和車輛的
外觀特征,至少利用所述車輛角度特征和車輛外觀特征,訓練線性分類器。
10.根據權利要求6-9中任一項所述的系統,其中,所述車輛圖片中的預定區域為車輛
圖片的下半部分。

關 鍵 詞:
檢測 行駛 車輛 信息 方法 系統
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