基于深度学习的车辆身份识别模型构建、识别方法和系统

作者：苗启广; 宋建锋; 权义宁; 杨仕琴; 盛立杰; 贾广; 戚玉涛; 张亮; 谢琨

来源：2019-06-20, 中国, ZL201910537407.0.

本发明属于计算机视觉技术领域,涉及一种基于深度学习的车辆身份识别模型构建、识别方法和系统。首先,本发明利用大规模道路监控图片进行车辆检测的模型训练,训练采用多损失函数分阶段联合训练策略。然后,对检测出的车脸图像进行部件提取,并根据车脸部件提取情况利用特征提取与融合网络或普通分类网络进行分类。最后,利用多任务网络提取并过滤车脸的身份特征向量,将待分析图像特征与车辆信息库内图像的特征向量进行相似性度量,得到车辆身份识别结果。本发明提出的深度学习网络框架能够针对需求,提升网络模型的在不同方面的特征提取能力,从而实现最佳的模型表述能力,方便提取具有显著区分度的识别特征向量。

• 单位
  西安电子科技大学