技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)車型匹配方法，包括構(gòu)建車型數(shù)據(jù)庫(kù)，并設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；利用車型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到最優(yōu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及車型數(shù)據(jù)庫(kù)中每種車型的車型特征；構(gòu)建Storm的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，信息流上層為數(shù)據(jù)源輸入組件，信息流中層為布置了最優(yōu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理組件，信息流底層為布置了SVM分類器的數(shù)據(jù)處理組件；數(shù)據(jù)源輸入組件將采集的實(shí)時(shí)視頻流發(fā)給信息流中層數(shù)據(jù)處理組件，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取車型特征；信息流底層數(shù)據(jù)處理組件利用SVM分類器對(duì)信息流中層發(fā)送的車型特征進(jìn)行匹配，并返回匹配結(jié)果。本發(fā)明將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取技術(shù)與SVM分類方法和Storm架構(gòu)相結(jié)合，提高車型匹配的準(zhǔn)確率和效率。

技術(shù)研發(fā)人員：張衛(wèi)山;王志超;徐亮;趙德海;李忠偉;盧清華;宮文娟;宮法明
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)石油大學(xué)（華東）
技術(shù)研發(fā)日：2017.01.23
技術(shù)公布日：2017.07.04