[发明专利]一种基于SSD的单类别障碍物识别的检测方法在审
| 申请号： | 201910591757.5 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110334646A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 朱恺晗 | 申请（专利权）人： | 朱恺晗 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200123 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 障碍物识别 单类别 嵌入式计算机系统 计算机视觉 障碍物检测 分类网络 计算能力 目标物体 网络结构 训练数据 不敏感 障碍物 检测 归类 卷积 尺度 神经 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于SSD的障碍物识别方法，其特征在于：
步骤一，收集的用于训练神经网络的数据，其特征为无固定大小的RGB图像，该应用的图像是有内容(或称为障碍物的物体)的；
步骤二，人工将图像中的障碍物进行标记，其特征在于标记框的长方形且无旋转，且只有一个类别(障碍物类别)；
步骤三，将收集的图像数据作为神经网络的输入，其输出与标记框进行比对并产生一个差离值，通过一个给定的函数进行运算，其特征在于在SSD给定的函数运算基础上，添加自行采集的数据，建立机器学习模式，培育神经网络的感知能力；
步骤四，本发明具备结果输出能力，其特征在于：使用已在COCO数据集上训练成熟的神经网络，叠加本发明前面步骤所采集的训练数据，使神经网络具备识别障碍物的能力并将结果输出；
步骤五，本发明可通过多种设备输出结果，其特征在于，本发明是一个应用软件，可根据不同显示设备的接口，定制显示方式，将训练结束的神经网络使用到设备上。
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