一种基于局部特征和深度学习的卡口车辆检索系统及方法
基本信息
| 申请号 | CN201711393924.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108197538A | 公开（公告）日 | 2018-06-22 |
| 申请公布号 | CN108197538A | 申请公布日 | 2018-06-22 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62;G06F17/30 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 温晓岳;田玉兰;陈涛;李建元 | 申请（专利权）人 | 浙江银江研究院有限公司 |
| 代理机构 | 杭州之江专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 张慧英 |
| 地址 | 310030 浙江省杭州市益乐路223号1幢1层110室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于局部特征和深度学习的卡口车辆检索系统及方法，本发明利用基于深度神经网络来提取车辆全局特征，损失函数采用softmax损失和三元组损失函数的损失函数来训练网络模型，同时提取年检标特征和车灯特征，完成获取局部特征向量，最终加权结合局部特征向量和利用神经网络最后一层全连接层的全局特征向量作为车辆特征进行检索，检索采用改进的k‑means算法找出K类，然后利用SVM形成哈希函数来进行汉明码编码，提高了检索速度与检索精度，并节省存储空间。 |
