[发明专利]一种基于卷积神经网络的快速车辆检测方法在审
| 申请号： | 201910782686.7 | 申请日： | 2019-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN110490156A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 马静;张苏元;吴顺义 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙;23 |
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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，通过摄像机采集道路图像，对图像进行预处理，制作车辆检测训练数据集。以VGG16为基础网络搭建SSD卷积神经网络框架。用训练数据集进行训练，得到训练好的检测模型。设定阈值，将检测视频输入检测模型中，进行车辆检测。本发明相较于现有方法，对车辆目标的检测速度更快，具有较好的实时性，并且识别精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 检测 卷积神经网络 训练数据集 车辆检测 预处理 摄像机采集 车辆目标 道路图像 基础网络 快速车辆 视频输入 实时性 图像 制作 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的快速车辆检测方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤(1)获取基础图像数据并进行样本预处理，得到训练数据集；/n步骤(2)搭建卷积神经网络架构、SSD网络和VGG16网络；/n步骤(3)将训练数据输入搭建好的网络进行训练，得到训练模型；/n步骤(4)利用训练好的模型进行视频车辆检测。/n
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