[发明专利]基于浅层卷积神经网络探测前车起步检测方法及控制方法有效
| 申请号： | 202010283731.7 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111489560B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 王淼;郑长征 | 申请（专利权）人： | 深圳市海圳汽车技术有限公司;深圳市深瞳科技有限公司 |
| 主分类号： | G08G1/017 | 分类号： | G08G1/017;G08G1/0962;G08B21/24;G07C5/08;G06V20/56;G06V20/62;G06V10/82;G06V30/14;G06V30/19;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市惠邦知识产权代理事务所 44271 | 代理人： | 满群 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于浅层卷积神经网络探测前车起步检测方法及控制方法。该检测方法，包括：⑴行车记录仪通过重力加速器判断自身处于停车状态后,把前方图像传到神经网络的算法器；⑵输入层的图片会被处理成(300,300,3)长,宽,通道数据格式并被均值常态话处理；⑶基于移动网络构建从0层至10层的网络架构：⑷为车牌检测构建11层至图像输出层的网络架构；头部网络从11层到15层,分别负责检测(19x19),(10x10),(5x5),(3x3)图像数据检测,精准定位车牌的12个地标点来确定车牌在图像中的位置；⑸获得最终输出物在图像中识别出的数据：包含挂锚盒子的坐标、相对变量、坐标点和车牌分类信心指数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 探测 前车 起步 检测 方法 控制 | ||
【主权项】：
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