[发明专利]基于非对称卷积的具有粒度级多尺度特性的车辆检测方法有效
| 申请号： | 202010042002.2 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111242127B | 公开（公告）日： | 2023-02-24 |
| 发明（设计）人： | 杨振坤;马向华;狄逸群;茅丰;于志强 | 申请（专利权）人： | 上海应用技术大学 |
| 主分类号： | G06V30/146 | 分类号： | G06V30/146;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 黄超宇;胡晶 |
| 地址： | 200235 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于非对称卷积的具有粒度级多尺度特性的车辆检测方法，包括以下步骤：步骤S1：通过视频流获取若干包含车辆的图片，制作车辆目标检测数据集，包括训练集和测试集；步骤S2：设计非对称卷积AC单元；步骤S3：将非对称卷积AC单元嵌入Res2Net模块构建具有粒度级多尺度特性的非对称卷积ACB模块；步骤S4：将ACB模块嵌入轻量化模型ShuffleNetV2中构建基于卷积神经网络的车辆目标分类网络ACBNet；步骤S5：利用所制作的车辆目标训练集训练车辆目标分类网络ACBNet；步骤S6：将测试集图片放入分类网络ACBNet进行分类，之后再经过残差预测模块处理获得所预测图像或视频中车辆的类别和位置信息并框出车辆目标。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对称 卷积 具有 粒度 尺度 特性 车辆 检测 方法 | ||
【主权项】：
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