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基于深度特征编码的两级车辆检索方法
被引量:
1
1
作者
陈光喜
康春生
+1 位作者
黄勇
陈泽
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第9期2823-2826,2830,共5页
针对车型种类复杂、车辆品牌繁多导致车型检索困难的问题,提出了基于深度特征编码的两级车辆检索方法。通过对深度卷积网络进行改进,构建适应车辆图像特征提取的深度卷积网络。采用两级检索策略以及相似性度量函数,有效地实现了车型和...
针对车型种类复杂、车辆品牌繁多导致车型检索困难的问题,提出了基于深度特征编码的两级车辆检索方法。通过对深度卷积网络进行改进,构建适应车辆图像特征提取的深度卷积网络。采用两级检索策略以及相似性度量函数,有效地实现了车型和车辆品牌的检索。根据轿车、货车和客车三种车型的检索和车辆品牌的检索实验结果,表明该方法能够有效地提高车辆检索效率。
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关键词
车辆
检索
深度卷积神经网络
特征提取
两级检索策略
相似性度量
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职称材料
题名
基于深度特征编码的两级车辆检索方法
被引量:
1
1
作者
陈光喜
康春生
黄勇
陈泽
机构
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
广东省数学教育软件工程技术研究中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第9期2823-2826,2830,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61462018)
广东省数学教育软件工程技术研究中心开放基金资助项目(LD16124X)
+1 种基金
广西学位与研究生教育改革项目(JGY2014060)
桂林电子科技大学研究生教育创新项目(2016XWYJ09)
文摘
针对车型种类复杂、车辆品牌繁多导致车型检索困难的问题,提出了基于深度特征编码的两级车辆检索方法。通过对深度卷积网络进行改进,构建适应车辆图像特征提取的深度卷积网络。采用两级检索策略以及相似性度量函数,有效地实现了车型和车辆品牌的检索。根据轿车、货车和客车三种车型的检索和车辆品牌的检索实验结果,表明该方法能够有效地提高车辆检索效率。
关键词
车辆
检索
深度卷积神经网络
特征提取
两级检索策略
相似性度量
Keywords
vehicle retrieval
deep convolution neural network
feature extraction
two level retrieval strategy
similarity metric
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度特征编码的两级车辆检索方法
陈光喜
康春生
黄勇
陈泽
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
1
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