公开(公告)号：CN110458060A

公开(公告)日：2019-11-15

申请号：CN201910694429.8

申请日：2019-07-30

Applicant: 暨南大学

Inventor： 翁健 ,  黎天琦 ,  魏凯敏 ,  张悦 ,  何政宇 ,  陈思念 ,  冯丙文 ,  刘志全

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于对抗学习的车辆图像优化方法及系统，该方法的步骤为：收集不同角度拍摄的车辆图像，将车辆图像划分为标准场景图像和非标准场景图像；对非标准图像进行图像预处理后作为低质量数据集；构建基于生成对抗网络的车辆图像优化模型，模型由生成器、判别器和特征提取器构成；训练基于生成对抗网络的车辆图像优化模型，设置损失函数，采用反向传播计算网络权重梯度并更新车辆图像优化模型参数；车辆图像优化模型训练完成后，保留生成器作为最终的车辆图像优化模型，输入多场景车辆图像，输出优化的标准场景图像。本发明实现复杂场景车辆图像到标准场景车辆图像迁移，达到优化图像质量目的，提升车辆检测识别准确率。