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针对路面车辆识别的多尺寸目标精确识别方法及设备
摘要文本
本发明提供了一种针对路面车辆识别的多尺寸目标精确识别方法及设备。所述方法包括:剔除原型神经网络的最后一个卷积层及全链接层,并采用补充神经网络的第一池化层替换原型神经网络的第二池化层,得到第一中间神经网络;在第一中间神经网络的第二尺寸目标提取环节之前,加入第一尺寸目标提取环节,得到第二中间神经网络;对第二中间神经网络进行梯度噪声滤波,得到具备预定梯度的第三中间神经网络,采用第三中间神经网络对路面车辆进行识别。本发明可以实现移动端在街道环境下对全尺寸车辆目标的精确识别,且检测效率能够满足路面无人驾驶对检测实时性的要求。
申请人信息
- 申请人:西安航空学院
- 申请人地址:710077 陕西省西安市西二环259号
- 发明人: 西安航空学院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 针对路面车辆识别的多尺寸目标精确识别方法及设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311727003.0 |
| 申请日 | 2023/12/15 |
| 公告号 | CN117409298A |
| 公开日 | 2024/1/16 |
| IPC主分类号 | G06V10/82 |
| 权利人 | 西安航空学院 |
| 发明人 | 郑越; 赵敏; 佘永康 |
| 地址 | 陕西省西安市西二环259号 |
专利主权项内容
1.一种针对路面车辆识别的多尺寸目标精确识别方法,其特征在于,包括:剔除原型神经网络的最后一个卷积层及全链接层,并采用补充神经网络的第一池化层替换原型神经网络的第二池化层,得到第一中间神经网络;在第一中间神经网络的第二尺寸目标提取环节之前,加入第一尺寸目标提取环节,得到第二中间神经网络;对第二中间神经网络进行梯度噪声滤波,得到具备预定梯度的第三中间神经网络,采用第三中间神经网络对路面车辆进行识别。