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一种车型识别方法及装置.pdf
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运升****魔王
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一种车型识别方法及装置.pdf
本发明提供一种车型识别方法及装置。所述方法包括：根据获取到的待识别车辆的轮廓坐标数据确定车辆外观特征数据；根据所述获取到的待识别车辆的轮廓坐标数据确定车辆关键图像特征的坐标范围数据；获取待识别车辆的图像，并根据所述确定的车辆关键图像特征的坐标范围数据从所述待识别车辆的图像中定位出关键特征图片；根据所述车辆外观特征数据以及所述关键特征图片，利用预设的车型识别模型对所述待识别车辆进行车型识别，得到所述待识别车辆的车型识别结果。本发明提供的方法简化了图像处理算法，提高了车型识别成功率。
2023-08-29
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本发明实施例提供一种车型识别方法及装置，用以解决现有的车型识别方法存在的识别准确度低、实施难度大的技术问题。其中，所述方法包括：确定用于表征侧视视角下待测车辆车顶轮廓线的第一坐标点集，该第一坐标点集中的每个坐标点代表一个坐标位置；基于预设的相似度距离算法，确定该第一坐标点集与属于多种车型的多个模板坐标点集之间分别的相似度距离，其中，该多种车型中每种车型包括至少一个模板坐标点集，每个模板坐标点集表征一种侧视视角下车辆车顶轮廓线，相似度距离为表示点集之间的相似度的距离；根据该分别的相似度距离，确定该待测车辆的
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本发明公开了一种基于网络数据的车型细粒度识别方法及装置,该方法包括:S1,在模型中加入注意力机制,得到车型细粒度识别模型;S2,基于网络车型数据集对车型细粒度识别模型进行训练,并获取当次训练的网络车型数据集中每个样本的损失值;S3,根据损失值将当前训练用的数据集中的样本分为干净样本和噪声样本,利用干净样本对车型细粒度识别模型进行参数更新;S4,重复执行S2、S3,直至得到训练好的车型细粒度识别模型;S5,利用训练好的车型细粒度识别模型实现车型细粒度识别。本发明通过结合注意力机制和样本选择,可有效利用网络数
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本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种基于图像处理的车型识别方法。用以解决识别率低的问题。方法包括:步骤1、采集不同类型的车辆图像;步骤2、图像预处理;步骤3、图像特征提取;步骤4、分别对纹理特征和形状特征进行整合得到特征向量,并特征向量归一化,保存数据作为数据集;步骤5、训练SVM模型;步骤6、获取待测试图像,进行步骤2?4,将提取到的纹理特征和形状特征分别输入对应的SVM模型,对分类结果进行加权决策投票得到最终的车型识别结果。通过对图像进行背景差分、去噪等预处理,便于后续对图像特征的提取和识别车辆类型;
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本发明涉及一种基于部件的精细车型识别方法,首先,使用强监督可变部件模型对目标车辆进行检测和部件定位;然后,使用基于部件的特征表示,分别将车辆的方向梯度直方图(HOG)特征和各部件的卷积神经网络(CNN)特征作为车辆的全局特征和局部特征进行初步识别;最后,使用基于各部件及其特征的区分力的投票机制得到最终的精细识别结果。本发明可以实现对道路监控中的车辆进行精细车型识别,从而有效解决目前车型识别粒度不足的问题,对实现智能交通管理和智慧城市建设有重要意义。
2023-05-25
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