[发明专利]一种基于深度学习的汽车盲区危险物报警方法有效
| 申请号： | 202010072669.7 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111186379B | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 沈畅 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | B60R1/00 | 分类号： | B60R1/00;B60R11/04;B60Q9/00 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的汽车盲区危险物报警方法。本发明包括一种基于深度学习的汽车盲区危险物报警系统。本发明方法通过训练网络模型；使用多个摄像头分别采集驾驶中汽车各盲区的图像，传输至对应的处理器；对应的处理器将预处理好的图像输入到训练后网络模型中，检测图像中危险物的类别、置信度及位置坐标；计算出危险物到对应摄像头的水平距离；中央控制器将标有危险物边界框的图像输送至车载显示器实时显示，将危险物的类别、置信度及位置坐标分别传输到语音转换器，生成危险警告语音，由车载音响播报。本发明达到了盲区实时报警的效果，有效地减少了盲区内儿童、小动物等小型目标被遮挡而造成的事故。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 汽车 盲区 危险物 报警 方法 | ||
【主权项】：
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