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公开(公告)号:CN108681707A
公开(公告)日:2018-10-19
申请号:CN201810463134.5
申请日:2018-05-15
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00825 , G06K9/00744 , G06K9/6292 , G06K2209/23 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于全局和局部特征融合的大角度车型识别方法和系统,当车辆经过车型识别采集区时截取出包含车辆的图像,首先对截取的包含车辆的图像进行裁剪,得到去除复杂背景的车辆图片,将车辆图片分割为车脸图像分块、车尾图像分块和车轮图像分块。再将车辆图片、车脸图像分块、车尾图像分块和车轮图像分块导入到深层多分支卷积神经网络中对车辆的全局和局部特征进行特征训练,并将车辆图片特征和各个分块特征进行特征融合。后通过分类器对融合后的特征进行分类识别。本发明将大角度车辆的全局和局部特征进行融合,能够明显的提高大角度车型识别的准确率。
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公开(公告)号:CN107452393B
公开(公告)日:2020-09-11
申请号:CN201710624542.X
申请日:2017-07-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L21/0264
Abstract: 本发明涉及一种回声消除系统及方法,用于即时翻译过程中远距离声学回声消除,其方法包括以下步骤:获取即时翻译系统的输入信号,对输入信号进行处理,获取处理参数;根据处理参数对APA算法噪声进行量化,得量化模型;根据量化模型推导出统计量;将统计量代入变步长因子中,自动调整步长因子,构建改进APA算法,利用改进APA算法进行滤除干扰噪声。相对现有技术,本发明不但可以有效克服双端对讲干扰,消除噪声,而且在收敛速度、稳态失调等方面也有明显改善。
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公开(公告)号:CN107452393A
公开(公告)日:2017-12-08
申请号:CN201710624542.X
申请日:2017-07-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L21/0264
Abstract: 本发明涉及一种回声消除系统及方法,用于即时翻译过程中远距离声学回声消除,其方法包括以下步骤:获取即时翻译系统的输入信号,对输入信号进行处理,获取处理参数;根据处理参数对APA算法噪声进行量化,得量化模型;根据量化模型推导出统计量;将统计量代入变步长因子中,自动调整步长因子,构建改进APA算法,利用改进APA算法进行滤除干扰噪声。相对现有技术,本发明不但可以有效克服双端对讲干扰,消除噪声,而且在收敛速度、稳态失调等方面也有明显改善。
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