[发明专利]一种基于深度学习的目标测距方法在审
| 申请号： | 201810562681.9 | 申请日： | 2018-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN109029363A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 魏宪;张文涛;兰海;王泽荔;郭杰龙;孙威振 | 申请（专利权）人： | 泉州装备制造研究所 |
| 主分类号： | G01C11/00 | 分类号： | G01C11/00 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 362100 福建省泉州市台商投*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的目标测距方法，具体包括以下步骤：(1)基于不同距离下的目标数据库的建立；(2)目标测距模型的搭建；(3)设计目标测距模型的损失函数；(4)设计目标测距模型的训练方法；(5)测试训练好的目标测距模型。本发明的创新点：基于深度学习中的视频图像目标检测算法，将目标测距问题转化为回归问题融入目标检测算法模型，从而在一个算法模型中实现目标检测与目标测距。该方法的优点是：通过本算法，只需普通单目摄像机即可获取目标类别信息和目标距离信息，从而可取代传统的双目相机或激光雷达来获取目标的深度信息，降低了硬件成本。 | ||
| 搜索关键词： | 测距 测距模型 目标检测算法 获取目标 设计目标 单目摄像机 目标数据库 激光雷达 类别信息 目标检测 目标距离 深度信息 视频图像 双目相机 算法模型 损失函数 问题转化 硬件成本 传统的 算法 学习 测试 回归 融入 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的目标测距方法，其特征在于：包括如下：第一步骤：基于不同距离下的目标数据库的建立；第二步骤：目标测距模型的搭建；第三步骤：设计目标测距模型的损失函数；第四步骤：设计目标测距模型的训练方法；第五步骤：测试训练好的目标测距模型。
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