基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路目標(biāo)檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201810044670.1 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN108304787A 公開（公告）日 2018-07-20
申請(qǐng)公布號(hào) CN108304787A 申請(qǐng)公布日 2018-07-20
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 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 河南省鄭州市市轄區(qū)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)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路目標(biāo)檢測(cè)方法，旨在解決現(xiàn)有目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、精確度不高、速度慢的技術(shù)問題。在本發(fā)明中，先制作道路目標(biāo)的訓(xùn)練集和測(cè)試集，然后搭建TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架，建立SSD目標(biāo)檢測(cè)模型結(jié)構(gòu)，對(duì)道路目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取，然后測(cè)試并利用損失函數(shù)優(yōu)化檢測(cè)模型，最后使用SoftMax算法進(jìn)行分類得到檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明的有益技術(shù)效果在于：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、速度快并且檢測(cè)精度高。