[发明专利]一种基于结构化语义信息的车辆检测方法在审
| 申请号： | 201910814727.6 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110532954A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 陈豪;唐小威 | 申请（专利权）人： | 重庆信络威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/12;G06T7/194 |
| 代理公司： | 11416 北京律恒立业知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 顾珊;庞立岩<国际申请>=<国际公布>= |
| 地址： | 400039 重庆市九*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提出来一种基于结构化语义信息的方式来增加车辆识别的准确率，该方法就是在原来的two‑stage算法的基础上，增加了一个网络分支。利用原有的网络进行特征的提取以及图像背景和前景的区分，利用新加的网络分支来对前景的结构化语义信息来进行提取，这些结构化的语义信息是提前设计好的。然后利用提取出来的结构化语义信息来进行车辆的判断，这样在增加了大量的冗余信息来判断检测车辆，来提高检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 语义信息 结构化 网络分支 准确率 车辆识别 冗余信息 图像背景 原有的 检测 算法 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于结构化语义信息的车辆检测方法，其特征在于，所述检测方法包括如下步骤：/na)主干网络对输入图像进行特征提取；/nb)将所述特征提取得到的图像输入到RPN网络中进行前景或背景分类；/nc)主干网络得到前景目标边框；/nd)分支网络将所述前景目标边框和所述特征提取相结合进行结构化语义信息提取，来进行车辆的判断。/n
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