一种基于深度学习的车辆组件匹配方法、存储介质及设备
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的车辆组件匹配方法，所述车辆组件匹配方法包括：S1：图片采集及图片标注步骤；S2：标注标签处理步骤；S3：模型训练步骤；S4：检测步骤，S5：车体组件匹配步骤，本发明的基于深度学习的车辆组件匹配方法直接使用检测模型来使每个box都额外预测一个规定的点，最后根据box预测的点来对box进行聚类来直接得到车组件的匹配结果。可以克服几种不同的传统方法的缺陷，使用模型来直接预测出车和车组件之间的关系信息，适应各种场景、鲁棒、效果好、速度快。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的车辆组件匹配方法、存储介质及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494743A
申请号 ：
CN202111567942.4
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2021-12-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
阚欣
申请人 ：
成都臻识科技发展有限公司
申请人地址 ：
四川省成都市高新区府城大道西段399号6栋1单元8层1号
代理机构 ：
成都九鼎天元知识产权代理有限公司
代理人 ：
陈法君
优先权 ：
CN202111567942.4
主分类号 ：
G06V10/74
IPC分类号 ：
G06V10/74 G06V10/762 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/74
申请日 : 20211221
申请日 : 20211221
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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