[发明专利]基于深度学习方法的前挡风玻璃及驾驶员区域定位方法在审
| 申请号： | 202110009495.4 | 申请日： | 2021-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN112686188A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 罗静蕊;卢金波;张爽;王璐 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 徐瑶 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开基于深度学习方法的前挡风玻璃及驾驶员区域定位方法，具体为：步骤1、构造数据集；步骤2、构建卷积神经网络；步骤3、设置步骤2所构建卷积神经网络训练时需要的损失函数、网络优化算法及所有超参数；步骤4、根据步骤3设置的卷积神经网络的损失函数、网络优化算法对步骤2构建的卷积神经网络进行训练；并保存模型权重；步骤5、对步骤1中的测试集通过步骤4中得到的网络模型权重进行测试实验；步骤6、对步骤5中预测出的前挡风玻璃区域框的结果进行目标几何的重定位，得出主驾驶位区域框。该方法能够增加前挡风玻璃和主驾驶位目标检测的精度及定位框定位的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习方法 挡风玻璃 驾驶员 区域 定位 方法 | ||
【主权项】：
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