[发明专利]基于深度学习的道路交通状态检测方法、装置、介质及设备在审
| 申请号： | 202111553783.2 | 申请日： | 2021-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN114267020A | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 申佳宇;王祥雪;陈利军;洪曙光;林焕凯;刘双广 | 申请（专利权）人： | 高新兴科技集团股份有限公司;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V10/774;G06V10/77;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州国鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 44511 | 代理人： | 葛红 |
| 地址： | 510530 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的道路交通状态检测方法，包括：获取交通图像训练集，对所述交通图像训练集中的训练样本执行R‑Mosaic数据增强处理；采用R‑Mosaic数据增强后的训练样本训练预设的H‑FPN深度卷积网络，其中，所述H‑FPN深度卷积网络采用三层预测层从输入图像中提取交通流的特征参数；获取待处理的交通图像，通过训练好的H‑FPN深度卷积网络提取所述交通图像对应的特征参数；通过预设的判别模型根据所述交通流的特征参数生成并输出交通状态预测值。本发明解决了现有技术在检测道路交通状态时存在的指标单一、检测速度慢、信息提取以及检测精度低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 道路交通 状态 检测 方法 装置 介质 设备 | ||
【主权项】：
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