[發明專利]一種基于卷積神經網絡的車型識別方法在審
| 申請號： | 201510071919.4 | 申請日： | 2015-02-06 |
| 公開（公告）號： | CN104657748A | 公開（公告）日： | 2015-05-27 |
| 發明（設計）人： | 張衛山;陳立成;盧清華 | 申請（專利權）人： | 中國石油大學(華東) |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 無 | 代理人： | 無 |
| 地址： | 266000 山東省*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 卷積 神經網絡 車型 識別 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于卷積神經網絡的車型識別方法，其特征在于，基于特征提取模塊與車型識別模塊，包括以下步驟：
步驟(1)、通過設計卷積與池化層、全連接層、分類器來構建車型識別的神經網絡，其中卷積與池化層和全連接層用來提取車型特征，分類器用來車型分類識別；
步驟(2)、利用包含不同車型特征的數據庫訓練該神經網絡，訓練方式為帶標簽的數據進行的有監督的學習，并用隨機梯度下降法進行權重參數矩陣和偏移量的調整；
步驟(3)、得到訓練好的各層中的權重參數矩陣和偏移量，把它們對應地賦值給該神經網絡中的各個層，則該神經網絡具有車型特征提取及識別的功能。
2.如權利要求1所述的一種基于卷積神經網絡的車型識別方法，其特征在于，包括：三個卷積與池化層，一層全連接層，最后一層是softmax回歸分類器層。
3.如權利要求2所述的一種基于卷積神經網絡的車型識別方法，其特征在于，卷積模版過濾器大小依次為5x5、5x5、4x4像素，特征圖個數依次為30、60、40，池化為大小為2x2的最大池，隱蔽層的神經元個數為500個，最后輸出四類車型：大貨車，面包車，轎車，公交車。
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