[发明专利]可转换模式的基于R-CNN的用于监视的方法和装置有效
| 申请号： | 201911055354.5 | 申请日： | 2019-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN111488871B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;吕东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/082;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 | 代理人： | 金美莲 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供可转换模式的基于R‑CNN的用于监视的方法和装置。提供一种基于R‑CNN(Region‑based Convolutional Neural Network)的对象检测器(Object Detector)的学习方法，包括信号灯等的对象的纵横比和尺度可以根据例如距对象检测器的距离、对象的形状等特性来确定，学习方法的特征在于，包括如下步骤：学习装置使区域建议网络生成候选感兴趣区域的步骤；使池化层输出特征向量的步骤；以及通过反向传播学习FC层和卷积层的步骤，在本方法中，池化处理可以利用由雷达、激光雷达(Lidar)或其他传感器获得的距离信息和对象信息并按照对象的实际比例和实际尺寸来执行，学习方法和测试方法在特定位置的同一视图中具有相似的大小，因此可以用于监视。 | ||
| 搜索关键词： | 转换 模式 基于 cnn 用于 监视 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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