公开(公告)号：CN111738098B

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202010476802.5

申请日：2020-05-29

Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司

Inventor： 刘红丽 ,  李峰 ,  刘鑫

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G08G1/01 ,  G08G1/017

Abstract: 本发明公开了一种车辆识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取训练集，训练集包括多个包含指定路口的车辆图片及各车辆图片的车辆信息；利用神经网络学习并采样得到子网络模型为当前模型，利用训练集训练当前模型得到包括训练集精度或训练子网络模型的总次数的奖励参数；计算当前模型的约束条件值，基于约束条件值及奖励参数计算奖励值，利用奖励值更新神经网络的可训练参数，返回执行得到子网络模型的步骤，直至达到预设条件为止；并在达到预设条件后，选取出最佳网络模型；将待识别的车辆图片输入至最佳网络模型，得到最佳网络模型输出的待识别的车辆图片的车辆信息。从而能够大大提高识别精度及识别性能。

公开(公告)号：CN111104531A

公开(公告)日：2020-05-05

申请号：CN201911285978.6

申请日：2019-12-13

Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司

Inventor： 刘鑫 ,  刘红丽 ,  李峰

IPC: G06F16/51 ,  G06F40/151

Abstract: 本发明公开了一种检测数据的输入格式转换方法，首先，获取当前目标检测模型对于输入数据的格式要求；根据预先存储的路径信息，读取输入的配置文件及符合配置文件中命名要求的目标图片，并将目标图片按照格式要求进行转换；根据配置文件，读取目标图片对应的目标文档，并将目标文档按照格式要求进行转换。由此可见，整个过程无需人工操作，大大减少了工作量，节省了大量时间，提高了转换操作效率和准确率；同时，对于任意格式类型的目标图片均可自动完成转换操作，适用性广，更好地满足用户的需求。此外，本发明所提供的一种检测数据的输入格式转换装置、设备及存储介质与上述方法对应。

公开(公告)号：CN111738098A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010476802.5

申请日：2020-05-29

Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司

Inventor： 刘红丽 ,  李峰 ,  刘鑫

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G08G1/01 ,  G08G1/017

Abstract: 本发明公开了一种车辆识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取训练集，训练集包括多个包含指定路口的车辆图片及各车辆图片的车辆信息；利用神经网络学习并采样得到子网络模型为当前模型，利用训练集训练当前模型得到包括训练集精度或训练子网络模型的总次数的奖励参数；计算当前模型的约束条件值，基于约束条件值及奖励参数计算奖励值，利用奖励值更新神经网络的可训练参数，返回执行得到子网络模型的步骤，直至达到预设条件为止；并在达到预设条件后，选取出最佳网络模型；将待识别的车辆图片输入至最佳网络模型，得到最佳网络模型输出的待识别的车辆图片的车辆信息。从而能够大大提高识别精度及识别性能。