[发明专利]基于深度卷积网络的非机动车检测和识别方法有效
申请号: | 202011568694.0 | 申请日: | 2020-12-25 |
公开(公告)号: | CN112699928B | 公开(公告)日: | 2022-09-20 |
发明(设计)人: | 袁夏;叶佳林;赵春霞 | 申请(专利权)人: | 南京理工大学 |
主分类号: | G06V10/774 | 分类号: | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
代理公司: | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人: | 王玮 |
地址: | 210094 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于深度卷积网络的非机动车检测和识别方法,首先自建非机动车数据集,并划分成训练集和测试集。然后建立基于深度学习的神经网络构架,将第一步划分的训练集放入网络中训练,从而得到训练好的深度卷积网络,最后将测试集送入训练好的深度卷积网络中测试。本发明通过基于深度卷积网络的方法来进行非机动车检测和识别,使得非机动车检测的精度更高。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 卷积 网络 非机动车 检测 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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