[发明专利]基于卷积神经网络的快速车辆检测方法在审
申请号: | 201910544850.0 | 申请日: | 2019-06-21 |
公开(公告)号: | CN110263725A | 公开(公告)日: | 2019-09-20 |
发明(设计)人: | 牟华英;许晓边;王柯;俞兵华 | 申请(专利权)人: | 广州鹰瞰信息科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04 |
代理公司: | 广州凯东知识产权代理有限公司 44259 | 代理人: | 李俊康 |
地址: | 510000 广东省广州市天*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的快速车辆检测方法,根据鱼眼成像原理,将待检测图像im0分成若干个尺度不同的图片进行检测:1)、在pytorch上搭建mobilenet_yolov3模型;2)、图像预处理,截取并放缩待检测图像,得到三幅图像分别为im1、im2、im3;3)、用三个线程分别检测im1、im2、im3;4)、将三个图片检测结果还原成原来im0中的坐标。本发明将深度学习落地于嵌入式基于rk3399平台的adas系统中,多线程检测时间小于120ms,通过检测后对车辆进行跟踪,能达到实际运用,根据在adas系统中的实际路况,远处目标小,视野收窄,近处目标大,视野广,将图像检测分而治之,缩小了计算量。 | ||
搜索关键词: | 检测 卷积神经网络 待检测图像 快速车辆 图像预处理 成像原理 近处目标 实际路况 图片检测 图像检测 多线程 计算量 嵌入式 视野 截取 收窄 线程 鱼眼 还原 落地 尺度 图像 跟踪 学习 图片 | ||
【主权项】:
1.一种基于卷积神经网络的快速车辆检测方法,其特征在于,根据鱼眼成像原理,将待检测图像im0分成若干个尺度不同的图片进行检测。
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