[发明专利]基于三维模型的道路目标检测方法有效
| 申请号： | 201810147619.3 | 申请日： | 2018-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN108460348B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 陈婧;许文强;彭伟民 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于三维模型的道路目标检测方法，包括如下步骤：同步获取两张道路采样图像，计算两张道路采样图像的视差图像，获得视差图像的深度特征；根据视差图像的深度特征生成候选区域，并将候选区域的3维边界框的坐标点映射到二维图像；利用多尺度池化网络层的卷积神经网络提取二维图像的外形特征，利用3维模型获得道路目标。本发明具有如下有益效果：本发明的算法解决了二维检测过程中出现的遮挡和阴影等问题，提高了鲁棒性，降低了成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 三维 模型 道路 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于三维模型的道路目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1‑1)同步获取两张道路采样图像，计算两张道路采样图像的视差图像，获得视差图像的深度特征；(1‑2)根据视差图像的深度特征生成候选区域，并将候选区域的3维边界框的坐标点映射到二维图像；(1‑3)利用多尺度池化网络层的卷积神经网络提取二维图像的外形特征，利用3维模型获得道路目标。
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