[发明专利]一种基于深度特征学习的快速交通信号灯检测方法有效
| 申请号： | 201711389300.3 | 申请日： | 2017-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN108108761B | 公开（公告）日： | 2020-05-01 |
| 发明（设计）人： | 周欣;王昶皓;张冠文;周巍 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/40;G06K9/34;G06K9/42;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度特征学习的快速交通信号灯检测方法，涉及图像处理、深度学习和智能交通领域，首先从被检测图像中提取交通信号灯候选区域，然后利用卷积神经网络对交通信号灯候选区域进行分类，通过增加训练数据，能够使网络适用于各种复杂场景，提高交通信号灯召回率与检测准确率，本发明由于交通信号灯候选区域提取算法与分类网络能够达到较高的召回率与分类正确率，使分类网络能够适用于各种复杂场景；检测速率高，满足应用于无人驾驶车辆的实时性要求；减少了候选区域数量，减少了后续分类网络的计算量，提高系统整体的检测速率；使交通信号灯检测能够适用于各种复杂场景并提高了检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 学习 快速 交通 信号灯 检测 方法 | ||
【主权项】：
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