[发明专利]一种基于二值化网络的深度学习轨道线检测方法在审
| 申请号： | 201910940999.0 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110852157A | 公开（公告）日： | 2020-02-28 |
| 发明（设计）人： | 段章领;洪予晨 | 申请（专利权）人： | 合肥合工安驰智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/38;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京中高专利代理有限公司 32333 | 代理人： | 袁兴隆 |
| 地址： | 230051 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于二值化网络的深度学习轨道线检测方法，包括以下步骤：样本准备阶段，首先通过摄像头采集多个道路场景视频，将视频处理成单个帧之后，再对图片标定、训练、校正、旋转变换、后期处理，得到图片数据集P，数据集A以4∶1的比例分为训练集X和测试集Y；网络创建一阶段，创建BiSeNet；网络创建二阶段，将所述的BiSeNet创建为二值化网络。本发明所述的一种基于二值化网络的深度学习轨道线检测方法，可以实现图片中轨道线的检测，检测过程对时间上和功耗上的要求更小，即内存占用小训练速度快，而且将BiSeNet的卷积层参数二值化后会大大压缩并加速神经网络，有利于推动深度学习与嵌入式相融合，带来更好的使用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 二值化 网络 深度 学习 轨道 检测 方法 | ||
【主权项】：
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