[发明专利]基于多分辨率神经网络的车库自动驾驶语义目标识别方法在审
| 申请号： | 201710589942.1 | 申请日： | 2017-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN107563405A | 公开（公告）日： | 2018-01-09 |
| 发明（设计）人： | 张绍明;熊璐;吴睿泽;阳群益 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司31225 | 代理人： | 赵志远 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多分辨率神经网络的车库自动驾驶语义目标识别方法，用以检测车库图像中的目标，包括以下步骤1)对输入的车库图像进行深度卷积网特征提取；2)对输入的车库图像中的小目标进行特征提取与检测；3)对输入的车库图像中的大目标进行特征提取与检测；4)输出多尺度的检测结果。与现有技术相比，本发明具有适用于高分辨率图片、多分辨率描述、多尺度描述、检测能力强等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分辨率 神经网络 车库 自动 驾驶 语义 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多分辨率神经网络的车库自动驾驶语义目标识别方法，用以检测车库图像中的目标，其特征在于，包括以下步骤：1)对输入的车库图像进行深度卷积网特征提取；2)对输入的车库图像中的小目标进行特征提取与检测；3)对输入的车库图像中的大目标进行特征提取与检测；4)输出多尺度的检测结果。
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