一种基于深度学习的网约车司机人脸目标检测方法和装置

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一种基于深度学习的网约车司机人脸目标检测方法和装置
申请号:CN202410753072
申请日期:2024-06-12
公开号:CN118747906A
公开日期:2024-10-08
类型:发明专利
摘要
本发明提供了种基于深度学习的网约车司机人脸目标检测方法,包括以下步骤:S1、从线上数据库随机选取大量真实的网约车核验照片数据;S2、将网约车核验照片数据进行特征工程处理,生成训练集、测试集、验证集;S3、重复S1和S2步骤,生成多组数据;S4、根据S2的数据进行模型设计;S5、读取验证集数据,并将数据输入到S4中的模型中,验证S4在验证集的效果;本发明通过本方法解决了传统机器学习方法下的准确率低、工作量大、响应速度慢三个问题,并且大幅度提升了准确率和召回率,致力于识别司机人脸位置,建设人脸识别平台提供强有力的图像数据,大幅度提高人脸识别的准确率和减少误杀率。
技术关键词
司机 特征工程 照片 计算机可执行指令 数据 人脸位置 特征金字塔网络 网约车 机器学习方法 神经网络模型 标注工具 训练集 图像 处理器 指标 存储器 工作量
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