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基于级联卷积神经网络的前车车辆信息结构化输出方法

29222018/08/06
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 数据分析处理
  • 项目名称 基于级联卷积神经网络的前车车辆信息结构化输出方法
  • 知识产权 发明专利
  • 项目简介 本发明提出了一种基于级联卷积神经网络的前车车辆信息结构化输出方法,主要解决现有方法不能在复杂环境下一次性快速检测、识别到车体、车牌、车标的问题。其实现过程是:1.获取样本集,并从中选出车体初样本集;2.用二值范数梯度方法对车体的最初样本集进行训练;3.分别训练车体、车牌、车标的卷积神经网络;4.根据训练好的车体卷积神经网络判断出车体区域和颜色;5.根据训练好的车牌卷积神经网络判断出车牌区域,识别车牌号;6.根据训练好的车标卷积神经网络判断出车标区域及类别;7.将得到的所有信息输出到帧图像。本发明能在复杂环境中较准确地检测、识别前方车辆信息,可用于智能监控、智能交通、驾驶员辅助及交通信息检测。
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交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/04/17
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 联系人姓名 王小刚
  • 联系人电话 15802954800
  • 联系人邮箱 745490733@qq.com
  • 分享至:

产学研交流:15802954800

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