[发明专利]一种基于深度学习的分级车辆目标检测方法有效
| 申请号： | 202010246119.2 | 申请日： | 2020-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN111444972B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 贺迪龙;林焕凯;王祥雪;李大成;黄仝宇 | 申请（专利权）人： | 高新兴科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/60 | 分类号： | G06V20/60;G06V20/62;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州国鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 44511 | 代理人： | 宁尚国 |
| 地址： | 510530 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于车辆检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的分级车辆目标检测方法，包括步骤：S1：图像输入进来之后，首先采用一级检测检测器对图像所有需要检测目标进行检测；S2：经过一级检测之后，判断检测到的目标类别，如果目标为四轮车，则将四轮车图像裁剪出来后进行二级检测；如果一级检测检测到的目标不为四轮车，则直接输出检测到目标的位置和类别信息；S3:对从一级检测裁剪出来的图像进行二级检测；S4：经过一二级检测之后，输出一二级检测中目标的位置信息与类别信息；本发明通过采用分级检测技术对车辆目标进行检测，降低车窗、车脸的误检率，提升车牌检测的召回率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 分级 车辆 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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