申请/专利权人：淮阴工学院

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809283A

主分类号：G06V20/58

分类号：G06V20/58;G06V20/70;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/74

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及目标识别技术领域，公开了一种基于超维计算的交通标志的识别方法。采集各种交通标志图片，将图片进行分类并标注；搭建超维计算模型，通过三个CBS模块将图片编码成超维计算能够直接运用的一维向量；利用超维计算将编码得到的一维向量映射到超维空间，生成若干组训练数据；对样本数据进行超维计算的训练，训练过程中对于预训练模型利用CompHD；再对样本数据进行超维计算的推理，在推理过程中，再一次运用CompHD，对模型进行降维以及加速处理。与现有技术相比，本发明在超维计算基础上结合CompHD，利用超维空间的数学算法来降低训练HD模型的有效维数，通过降低模型的维度来加速超维计算的运算速度。

主权项：1.一种基于超维计算的交通标志的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S001：采集各种交通标志图片，将图片进行分类并标注，得到一份数据集；S002：搭建超维计算模型，通过三个CBS模块将图片编码成超维计算能够直接运用的一维向量；S003：利用超维计算将编码得到的一维向量映射到超维空间；S004：利用所述一维向量生成若干组训练数据；S005：对样本数据进行超维计算的训练，训练过程中对于预训练模型利用CompHD，所述CompHD利用超维空间的数学算法来降低训练HD模型的有效维数，通过降低模型的维度来加速超维计算的运算速度；S006：再对样本数据进行超维计算的推理，在推理过程中，再一次运用CompHD，对模型进行降维以及加速处理。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 淮阴工学院 一种基于超维计算的交通标志的识别方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD