基于人车部件联合学习的载人电动车再识别方法及系统
实质审查的生效
摘要

本发明提供了一种基于人车部件联合学习的载人电动车再识别方法及系统,所述方法包括:在训练阶段,构建双分支深度学习网络,获取载人电动车图像作为训练图像集对网络进行训练,得到基于人车部件联合学习的载人电动车再识别模型;在测试阶段,使用训练阶段得到的基于人车部件联合学习的载人电动车再识别模型,对查询图像和注册图像集的图像进行特征提取,计算查询图像特征和注册图像特征之间的距离,选取注册图像集中与查询图像距离近的图像,即为载人电动车再识别结果。本发明利用双分支深度学习网络对电动车进行再识别,可有效提高人车识别准确度,并提高整体识别效率,有利于协助交警快速追查电动车肇事者并规范电动车驾驶。

基本信息
专利标题 :
基于人车部件联合学习的载人电动车再识别方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114266973A
申请号 :
CN202111588195.2
公开(公告)日 :
2022-04-01
申请日 :
2021-12-23
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
李科萱杨莎莉吴含笑宋佳张军朱建清曾焕强
申请人 :
华侨大学
申请人地址 :
福建省泉州市城华北路269号华侨大学
代理机构 :
泉州市文华专利代理有限公司
代理人 :
陈雪莹
优先权 :
CN202111588195.2
主分类号 :
G06V20/10
IPC分类号 :
G06V20/10  G06V40/10  G06V10/22  G06V10/40  G06V10/764  G06V10/82  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
法律状态
2022-04-19 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/10
申请日 : 20211223
2022-04-01 :
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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