技术总结
本发明提供了一种基于卷积神经网络的车辆属性识别方法。该方法主要包括：利用样本图像训练卷积神经网络，获取待识别车辆的图像，利用训练好的卷积神经网络识别所述车辆的图像，获取车辆的车型、车身颜色及驾驶员异常行为属性。本发明提供的车辆属性识别方法可以在获取到待识别车辆图像后，无需用户自己设计特征，可以直接利用预先训练好的卷积神经网络直接提取深度特征，进行车型识别、车身颜色识别及驾驶员异常行为识别。
技术研发人员：王耀威;徐博;田永鸿;黄铁军
受保护的技术使用者：北京理工大学;北京大学
文档号码：201611117935
技术研发日：2016.12.07
技术公布日：2017.05.31