[发明专利]一种基于栅格卷积网络的车辆姿态检测方法在审
| 申请号： | 201811497987.7 | 申请日： | 2018-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN109598339A | 公开（公告）日： | 2019-04-09 |
| 发明（设计）人： | 程洪;牛靖博;赵子轩;赵洋 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06K9/00 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610041 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于栅格卷积网络的车辆姿态检测方法，包括建立合作网络进行目标检测网络训练、目标检测网络参数初始化后，采集标准图像作为训练样本送入检测网络A和常规网络B得到结果A和结果B进行训练、利用栅格卷积层替换姿态估计网络后面的连接层得到栅格卷积网络和更新合作网络模型这几个步骤，本发明利用摄像头采集到的图像信息对其中拍摄到的车辆进行检测，应用栅格卷积网络的车辆姿态检测方法确定其位置和姿态信息，在保留单方向权重独立的前提下对其垂直方向的权重采取共享的方式，既能解决透视歧义的影响，又能成倍降低网络中的参数含量，使得网络更加鲁棒，真正实现自动化目标车辆姿态感知，为自动驾驶提高精确信息。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 栅格 车辆姿态 网络 检测 合作网络 目标检测 权重 摄像头采集 自动化目标 标准图像 常规网络 图像信息 网络参数 网络训练 训练样本 姿态估计 姿态信息 自动驾驶 歧义 初始化 连接层 鲁棒 感知 送入 替换 透视 采集 共享 拍摄 保留 更新 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于栅格卷积网络的车辆姿态检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、建立合作网络进行目标检测网络训练，所述合作网络包括检测网络A和常规网络B；S2、目标检测网络参数初始化后，采集标准图像作为训练样本送入检测网络A和常规网络B得到结果A和结果B进行训练，检测网络A进行检测训练，常规网络B进行常规的检测和姿态估计训练，取检测网络A的检测结果作为最终结果的检测部分，取常规网络B中与A结果中位置对应的姿态估计结果作为最终结果的姿态估计部分建立姿态估计网络；S3、利用栅格卷积层替换姿态估计网络后面的连接层得到栅格卷积网络，用于加强对于不同视角下姿态估计问题的处理能力；S4、更新合作网络模型，使用损失函数将分类、检测、和姿态回归加权合成单个值的方式进行端到端训练。
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