車輛目標(biāo)檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201711321241.6 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN108009509A 公開（公告）日 2018-05-08
申請(qǐng)公布號(hào) CN108009509A 申請(qǐng)公布日 2018-05-08
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張慶輝;萬晨霞;韓偉良 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 鄭州艾毅電子科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 河南科技通律師事務(wù)所 代理人 張曉輝;樊羿
地址 450001 河南省鄭州市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)蓮花街100號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種車輛目標(biāo)檢測(cè)方法，旨在解決傳統(tǒng)檢測(cè)方法檢測(cè)流程復(fù)雜、計(jì)算量大、檢測(cè)不精確的技術(shù)問題。本發(fā)明根據(jù)ImageNet數(shù)據(jù)集制作VOC 2007車輛數(shù)據(jù)集；利用caffe深度學(xué)習(xí)框架，采用改進(jìn)的Faster R?CNN算法配置訓(xùn)練模型，并引入Inception網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)圖像進(jìn)行特征提取；增設(shè)一種面積為642的滑動(dòng)窗口用于檢測(cè)小目標(biāo)；把場(chǎng)景中的目標(biāo)檢測(cè)問題轉(zhuǎn)換為目標(biāo)的二分類問題，進(jìn)行車輛目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別；用RPN損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；對(duì)車輛圖像特征利用SoftMax算法進(jìn)行分類，從而得到最終結(jié)果。本發(fā)明的有益技術(shù)效果在于：圖像特征的計(jì)算量減小、檢測(cè)流程精簡(jiǎn)、提取圖像特征能力增強(qiáng)、網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別精度提高，并且檢測(cè)結(jié)果更全面。