专利名称：一种基于卷积神经网络的车型识别方法专利类型：发明专利
发明人：张卫山,陈立成,卢清华申请号：CN201510071919.4申请日：20150206公开号：CN104657748A公开日：20150527
摘要：本发明提出了一种基于卷积神经网络的车型识别方法，基于特征提取模块与车型识别模块，包括以下步骤：通过设计卷积与池化层，全连接层，分类器来构建车型识别的神经网络，其中卷积与池化层和全连接层用来提取车型特征，分类器用来车型分类识别；利用包含不同车型特征的数据库训练该神经网络，训练方式为带标签的数据进行的有监督的学习，并用随机梯度下降法进行权重参数矩阵和偏移量的调整；得到训练好的各层中的权重参数矩阵和偏移量，把它们对应地赋值给该神经网络中的各个层，则该网络具有车型特征提取及识别的功能。本发明创造性的将卷积神经网络和车型识别结合起来，有别于传统的车型识别方法，可以明显提高车型识别的准确度。
申请人：中国石油大学(华东)
地址：266000 山东省青岛市经济技术开发区长江西路66号
国籍：CN
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