本发明公开了一种基于区域全卷积网络的车辆细节识别二次结构化方法及装置，该方法包括如下步骤：S1、对目标车辆图像进行数据增强处理；S2、对数据增强后的车辆图像做基于R‑FCN的车窗细节图像检测模型训练；S3、对基于R‑FCN训练好的车窗细节图像检测模型进行训练改进，增加多个分支，同时调整算法中对输入图片动态长宽比的实际需求模型，训练出判别驾驶员与副驾驶员是否存在影响交通安全行为的模型。本发明提出的技术方案可以辅助相关部门检测车辆违规行为与提高搜索车辆的效率。
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“基于区域卷积网络的车辆细节识别二次结构化方法及装置” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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