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专利介绍
平台严控核验 保障专利真实有效
基本信息
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 | 分类号 | |
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申请日期 | 2017-06-29 | 有效期 | |
公开日期 | 2017-11-07 | 公开号 | CN107330463A |
发明人/设计人 | 孙**芳 | 权利人 | 南**学 |
专利类型 | 未知 | 十象顾问 | 刘欢 联系TA |
摘要介绍
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。
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