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公开(公告)号：CN116434155A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310282144.X
申请日：2023-03-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测和卷积神经网络的车标识别方法，该方法步骤如下：S1、构建车辆检测模型；S2、构建车标检测模型；S3、构建车标识别的卷积神经网络；S4、设计损失函数训练车辆检测模型、车标检测模型和车标识别卷积神经网络；S5、实时采集高速公路卡口图像，依次输入车辆检测模型、车标检测模型和车标识别卷积神经网络，最后得到车标类别预测结果。本发明有效解决了由车标小、车标种类繁多、摄像头分辨率低以及光照条件多变等导致车标识别准确率低的问题，在实际的高速公路场景中取得了优秀的车标识别效果。
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