[发明专利]一种基于改进Faster R-CNN的道路环境视觉感知方法有效
| 申请号： | 201811323004.8 | 申请日： | 2018-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN109447018B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 董恩增;路尧;佟吉刚 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津耀达律师事务所 12223 | 代理人： | 侯力 |
| 地址： | 300384 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于改进Faster R‑CNN的道路环境视觉感知方法。针对复杂道路场景中目标检测和识别的高精度需求，本发明提出了基于多GPU训练的改进Faster R‑CNN算法。本发明算法使用多GPU并行训练的方法提升了训练效率；采用ResNet‑101特征提取网络提高目标检测精度；采用Soft‑NMS算法降低漏检率；同时在ROI NetWork中引入OHEM降低虚警率；为完善算法在雨雪、雾霾天气中的目标检测效果，结合国际公认的自动驾驶数据集KITTI和Oxford RobotCar对模型进行训练。实验结果证实本发明算法与Faster R‑CNN相比，在训练速度和检测精度上有明显提升，尤其在自动驾驶场景中拥有良好的泛化能力和更强的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 faster cnn 道路 环境 视觉 感知 方法 | ||
【主权项】：
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