[发明专利]基于深度卷积神经网络的轴型识别方法有效
| 申请号： | 202010439173.9 | 申请日： | 2020-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN111626175B | 公开（公告）日： | 2023-05-19 |
| 发明（设计）人： | 张海宁;王娇艳;贺甜 | 申请（专利权）人： | 西安工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G08G1/017;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安新思维专利商标事务所有限公司 61114 | 代理人： | 李凤鸣 |
| 地址： | 710032 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的轴型识别方法，该方法将目标车轴图像在车辆中分割出，并建立深度卷积神经网络从车轴图像中提取特征，并进行特征融合和展开，在通过Softmax分类层对展开后的特征进行回归训练，实现车轴特征的分类识别。本发明基于深度卷积神经网络的轴型识别方法是通过将安装在特定区域的摄像头采集的视频图像进行图像处理和识别，实现了非接触式识别，避免了对路面造成破坏，且设备简单且易维修。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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