一种基于迁移学习深层网络融合模型的货车品牌分类方法

摘要

本发明公开了一种基于迁移学习深层网络融合模型的货车品牌类型识别分类方法，包括：采用基于边缘方向直方图的可变形部件模型对货车图像进行货车车脸检测；构建Inception V3‑MMD网络模型，并基于车脸图像获取车辆品牌特征向量FI；构建Xception‑MMD网络模型，并基于车脸图像获取车辆品牌特征向量FX；构建DenseNet‑201‑MMD网络模型，并基于车脸图像获取车辆品牌特征向量FD；得到车辆品牌融合特征向量FC；构建基于最大均值差异迁移学习的深层网络融合模型的输出层，并根据获取的车型融合特征向量FC对货车品牌进行识别分类。本发明将迁移学习理论与深度学习紧密结合，从而可以更精准的实现多种类型货车车辆品牌的分类，可对高速公路场景中货车智慧收费系统提供技术支持。