[发明专利]一种深度感知交通场景多目标检测方法和系统有效
| 申请号： | 201911317498.3 | 申请日： | 2019-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN111104903B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 张登银;彭巧;孙誉焯;周超;刘子捷 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/54;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 朱远枫 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度感知交通场景多目标检测方法和系统，包括将待检测图片输入至预先训练完成的Mask R‑CNN模型识别出第一类目标的类别以及目标位置；将识别完成的图片输入至预先训练完成的优化的CNN模型，检测出该图片中第二类目标的类别、置信度以及目标位置。本发明能够充分考虑交通场景复杂以及现有的目标跟踪算法存在严重的小目标漏检的问题，提出一种优化的CNN模型，在原始CNN网络的优点上，将特征提取网络和检测网络进行优化，训练生成新的模型以进行小目标检测。这种在大目标检测结果上进行小目标检测的方法，可以增强交通场景下多目标的检测效果，并提高小目标识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 感知 交通 场景 多目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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