[发明专利]一种基于R-CNN的车辆检测方法有效
| 申请号： | 202010975107.3 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112133100B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 宋旭博 | 申请（专利权）人： | 北京影谱科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V10/25;G06V10/30;G06V10/82;G08G1/017;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京万思博知识产权代理有限公司 11694 | 代理人： | 范晓斌 |
| 地址： | 100000 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于R‑CNN的车辆检测方法，对采集得到的车辆图像进行优化处理，再采用特别配置的残差学习网络对所收集车辆图像进行训练，训练后的图像数据送至深度卷积神经网络以提取特征，其中，所述残差学习网络中至少配置有边界框回归层、ROI(Region of Interest，目标物体位置)最大池层和RPN层来对采集得到的车辆图像进行训练，所述边界框回归层、ROI最大池层和RPN层用于对象的最终分类，最终分类的输出图层包括车辆图层和背景图层。本发明能够在R‑CNN方法中引入评估参数调整的影响，缩短图片处理的时间，以提供几乎实时和高精度的性能，实现对于鲁棒性和实时性的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 车辆 检测 方法 | ||
【主权项】：
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