一种基于深度学习的视频中车辆细粒度分类方法

摘要

本发明公开一种基于深度学习的视频中车辆细粒度分类方法，将车辆外观特征分为不同的显著性等级；将图像分割为相同大小的子图像块，建立卷积神经网络将切割后的子图像块分类；通过提取特征向量的基础网络提取特征图，得到特征向量，并连接到对应分类类别数目的全连接层；将每一张子图的一级特征向量加权平均，得到二级特征向量；将二级特征向量采用加权投票机制得到三级特征向量；建立品牌分类器，每个品牌下建立型号分类器，每个型号下建立年份分类器；将车辆按照品牌‑车型‑年份进行逐层检测得到最终的车型分类结果。本发明将复杂的车牌定位问题简化为一个分类问题，将一个多分类问题分解成几个小分类问题的组合，大大减小网络的分类难度。