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一种基于卷积神经网络的多任务车辆再识别方法及装置[发明专利]

专利名称：一种基于卷积神经网络的多任务车辆再识别方法及装置

专利类型：发明专利

发明人：郎丛妍，许栋武，李浥东，冯松鹤，王涛

申请号：CN201810289603.6

申请日：20180403

公开号：CN108764018A

公开日：

20181106

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本申请公开一种基于卷积神经网络的多任务车辆再识别方法及装置，所述方法包括：S110.建立车辆再识别数据集；S120.调整图片大小，并随机形成相应图片对；S130.将图片对分别输入网络进行训练；S140.进行图片相似度排序或优化，车辆再识别。本申请基于CNN的多任务方法进行车辆的再识别任务，针对目前主流车辆再识别CNN模型的缺点，提出了结合识别模型和校验模型的基于CNN的多任务模型，不仅拥有识别模式的优点，也有校验模型的优点，提高了车辆再识别的精确率，并且采用优化算法，有实现简单，训练速度快的特点，便于在实际环境下应用。

申请人：北京交通大学

地址：100044 北京市海淀区上园村3号

国籍：CN

代理机构：北京正理专利代理有限公司

代理人：付生辉

本文发布于:2024-09-21 14:47:18，感谢您对本站的认可！

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