一种基于卷积神经网络的鸣笛车辆判定方法
基本信息
| 申请号 | CN202110199307.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112906795A | 公开（公告）日 | 2021-06-04 |
| 申请公布号 | CN112906795A | 申请公布日 | 2021-06-04 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/46;G06K9/54 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 谢维;陈俊;郭宏成;刘世宇 | 申请（专利权）人 | 江苏聆世科技有限公司 |
| 代理机构 | 南京鑫之航知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 汪庆朋 |
| 地址 | 211500 江苏省南京市江北新区星火路17号创智大厦B座632室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的鸣笛车辆判定方法，包括以下步骤：步骤一、生成图像：通过声源技术生成鸣笛产生的那一帧视频带有声云图的截图；步骤二、数据预处理：将训练数据集先进行划分为正负样本集，对声云图进行图像预处理，得到图像张量；步骤三、模型训练：把图像张量输入到训练模型中，训练时将训练数据按4:1的比例分为训练集和测试集，再将训练集输入卷积神经网络模型中进行监督训练，步骤四、测试阶段：将测试样本经过步骤2的数据预处理方式得到的图像输入到训练好的卷积神经网络模型中，判断出此条数据是否为鸣笛车辆，该基于卷积神经网络的鸣笛车辆判定方法，使用简单，准确率高。 |
