一种基于多角度的深度卷积神经网络的车辆再识别方法

    公开(公告)号:CN110399828B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN201910665065.0

    申请日:2019-07-23

    申请人: 吉林大学

    摘要: 本发明公开了一种基于多角度的深度卷积神经网络的车辆再识别方法,所述方法包括将车辆图像数据集作为输入通过共享层输出处理后特征图集;所述特征图集经过三个不同的流,分别从度量、视觉、属性三个角度进行分类;将三个分类结果进行联合学习实现车辆再识别。其中所述三个不同的流为基于簇的三元组流、基于互补学习的外观流和基于车辆属性的属性流。本发明纠正了随机三元组采样带来的冗余性和误导性问题,有效地缓解了现有方法不能很好区分相似图像或网络不收敛的问题,降低了训练时间成本,能够获得更准确的车辆再识别结果。

    一种基于多角度的深度卷积神经网络的车辆再识别方法

    公开(公告)号:CN110399828A

    公开(公告)日:2019-11-01

    申请号:CN201910665065.0

    申请日:2019-07-23

    申请人: 吉林大学

    摘要: 本发明公开了一种基于多角度的深度卷积神经网络的车辆再识别方法,所述方法包括将车辆图像数据集作为输入通过共享层输出处理后特征图集;所述特征图集经过三个不同的流,分别从度量、视觉、属性三个角度进行分类;将三个分类结果进行联合学习实现车辆再识别。其中所述三个不同的流为基于簇的三元组流、基于互补学习的外观流和基于车辆属性的属性流。本发明纠正了随机三元组采样带来的冗余性和误导性问题,有效地缓解了现有方法不能很好区分相似图像或网络不收敛的问题,降低了训练时间成本,能够获得更准确的车辆再识别结果。

    一种优化车载T-BOX数据存储和转发方法

    公开(公告)号:CN108564678A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201810351409.6

    申请日:2018-04-19

    申请人: 吉林大学

    IPC分类号: G07C5/00 G07C5/08

    摘要: 本发明提供了一种优化车载T-BOX数据存储和转发方法,用于存储和转发车载T-BOX采集的车载实时数据。该方法在综合考虑通信信道传输速率变化、各个存储设备写入速度差异、各个存储设备剩余储存空间变化和采集数据传输优先级的前提下,实现了一种基于数据传输优先级、信道传输速率、存储介质存储速率和剩余存储空间的车载实时数据存储和转发方法,解决了车载T-BOX所采集车载实时数据因无法在内存、多个外部存储设备和数据通信模块之间合理存储或发送而可能被覆盖或造成内存溢出的问题,同时解决了车载T-BOX所采集车载实时数据没有发送优先级的问题。

    一种基于卷积神经网络的车型精细分类系统

    公开(公告)号:CN105938560B

    公开(公告)日:2017-03-22

    申请号:CN201610168469.5

    申请日:2016-03-23

    申请人: 吉林大学

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的车型精细分类系统,提供了针对特征不明显,特征难于提取的车辆图像超多量分类方法,通过图像分析获得车辆的品牌、型号信息,而无需使用车牌、车标等易被遮挡、篡改的信息,尤其可用于套牌车、无牌车、有遮挡车辆的交通监管、交通稽查、交通统计、刑侦等领域;解决了使用图像对车辆品牌、型号的超多量分类问题;使用具有多个子网络的混合型卷积神经网络,将车辆的局部图片与全局图片同时输入各个子网络,如将车辆的车脸图片、车身图片、车尾图片输入不同的子网络,通过子网评分层进行打分,获得分类结果。

    一种基于卷积神经网络的车型精细分类系统

    公开(公告)号:CN105938560A

    公开(公告)日:2016-09-14

    申请号:CN201610168469.5

    申请日:2016-03-23

    申请人: 吉林大学

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的车型精细分类系统,提供了针对特征不明显,特征难于提取的车辆图像超多量分类方法,通过图像分析获得车辆的品牌、型号信息,而无需使用车牌、车标等易被遮挡、篡改的信息,尤其可用于套牌车、无牌车、有遮挡车辆的交通监管、交通稽查、交通统计、刑侦等领域;解决了使用图像对车辆品牌、型号的超多量分类问题;使用具有多个子网络的混合型卷积神经网络,将车辆的局部图片与全局图片同时输入各个子网络,如将车辆的车脸图片、车身图片、车尾图片输入不同的子网络,通过子网评分层进行打分,获得分类结果。

    一种基于神经网络的图像识别方法及其应用

    公开(公告)号:CN109543696A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811313753.2

    申请日:2018-11-06

    申请人: 吉林大学

    摘要: 本发明属于图像处理制造业领域,公开了一种基于神经网络的图像识别方法及其应用,设置有:图像输入模块、图像处理模块、图像特征提取模块、图像分类模块、图像数据库模块、图像筛选模块、输出结果模块。所述图像处理模块连接图像输入模块和图像特征提取模块;所述图像分类模块连接图像特征提取模块和图像数据库模块;所述图像筛选模块连接图像数据库模块和输出结果模块。该发明设计思路清晰,通过对原始图像进行处理,再对图像进行特征的提取,系统根据图像的特征进行分类,可以处理一些信息量较大的图像信息,由图像筛选模块能较快速的得出最终的结果。

    一种优化车载T-BOX数据存储和转发方法

    公开(公告)号:CN108564678B

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201810351409.6

    申请日:2018-04-19

    申请人: 吉林大学

    IPC分类号: G07C5/00 G07C5/08

    摘要: 本发明提供了一种优化车载T‑BOX数据存储和转发方法,用于存储和转发车载T‑BOX采集的车载实时数据。该方法在综合考虑通信信道传输速率变化、各个存储设备写入速度差异、各个存储设备剩余储存空间变化和采集数据传输优先级的前提下,实现了一种基于数据传输优先级、信道传输速率、存储介质存储速率和剩余存储空间的车载实时数据存储和转发方法,解决了车载T‑BOX所采集车载实时数据因无法在内存、多个外部存储设备和数据通信模块之间合理存储或发送而可能被覆盖或造成内存溢出的问题,同时解决了车载T‑BOX所采集车载实时数据没有发送优先级的问题。

    一种相机多点逻辑触发装置

    公开(公告)号:CN205961086U

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201621037078.1

    申请日:2016-09-05

    申请人: 吉林大学

    IPC分类号: H03K19/14 H04N5/232

    摘要: 本实用新型提供一种相机多点逻辑触发装置,主要由相机、逻辑控制器、第一至第五光电开关组成;其中,逻辑控制器由10个与门、5个或门组成;第一或门输入引脚分别与第一与门、第二与门、第三与门的输出引脚连接;第二或门输入引脚分别与第四与门、第五与门、第六与门的输出引脚连接;第三或门输入引脚分别与第七与门、第八与门、第九与门的输出引脚连接;第四或门输入引脚分别与第一或门、第二或门,第三或门的输出引脚连接;第五或门输入引脚分别与第四或门、第十与门的输出引脚连接;第五或门输出引脚作为整个逻辑控制器的输出端连接相机触发引脚;第一~第五光电开关按从上到下的顺序依次排列。本实用新型可以设置复杂触发逻辑,多点逻辑触发相机,有效避免误触发,可广泛用于安防、野外检测拍摄等。