[发明专利]一种基于深度学习的障碍物探测和识别方法在审
| 申请号： | 202111193947.5 | 申请日： | 2021-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN113870246A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 杨惠昌 | 申请（专利权）人： | 广东新时空科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州高炬知识产权代理有限公司 44376 | 代理人： | 孔令环 |
| 地址： | 511500 广东省清远市高新技术产业开发*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉技术领域，尤其为一种基于深度学习的障碍物探测和识别方法，包括卷积神经网络建立模块、图像采集模块和车载导航系统。本发明通过图像采集模块对行驶车辆前方获取的障碍物图形输入到训练好的卷积神经网络中，然后分别经积神经网络中的卷积层、池化层、全连接层和分类器层进行深度学习识别，可保证最终对障碍物探测和识别得到的障碍物图形信息更加精准化，最后车载导航系统根据卷积神经网络中识别得到的精准障碍物图形信息，并确定行驶车辆转换行驶角度的备用线路与最初行驶路线之间夹角角度，避开障碍物，进而提高了该车辆在行驶时的安全性，同时也更加满足人们的使用需求，适合推广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 障碍物 探测 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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