[发明专利]一种多目标车辆检测方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910614995.3 | 申请日： | 2019-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN110610123A | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 傅慧源;马华东;耿欢;关俊 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G08G1/017;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11413 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 丁芸;项京 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种多目标车辆检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待检测图像；利用预先训练的机器学习算法的特征提取网络，对待检测图像进行特征提取，得到至少两个特征图像，其中，各特征图像的尺寸不同；利用预先训练的机器学习算法的至少两个候选区域生成器，分别对相应尺寸的特征图像进行分析，得到各特征图像中的预测车辆框；利用预先训练的机器学习算法的目标分类网络，对各特征图像中的预测车辆框中的区域进行分析，得到待检测图像的车辆检测结果。本申请实施例的多目标车辆检测方法，通过对多个尺寸的特征图像进行分析，从而能够实现不同尺寸车辆的识别，提高对多尺寸车辆的识别成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 特征图像 机器学习算法 待检测图像 多目标车辆 特征提取 车辆检测 存储介质 电子设备 候选区域 检测图像 目标分类 分析 生成器 检测 预测 申请 成功率 网络 | ||
【主权项】：
1.一种多目标车辆检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待检测图像；/n利用预先训练的机器学习算法的特征提取网络，对所述待检测图像进行特征提取，得到至少两个特征图像，其中，各所述特征图像的尺寸不同；/n利用所述预先训练的机器学习算法的至少两个候选区域生成器，分别对相应尺寸的特征图像进行分析，得到各所述特征图像中的预测车辆框；/n利用所述预先训练的机器学习算法的目标分类网络，对各所述特征图像中的预测车辆框中的区域进行分析，得到所述待检测图像的车辆检测结果。/n
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