一种基于深度学习的目标距离检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202011292656.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112530160A | 公开（公告）日 | 2021-03-19 |
| 申请公布号 | CN112530160A | 申请公布日 | 2021-03-19 |
| 分类号 | G06N3/08(2006.01)I;G08G1/16(2006.01)I;G08G1/01(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/06(2006.01)I;G01C11/00(2006.01)I | 分类 | 信号装置; |
| 发明人 | 张中;张兴;张金飞 | 申请（专利权）人 | 合肥湛达智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 合肥市长远专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 黄乐瑜 |
| 地址 | 230000安徽省合肥市高新区黄山路602号国家大学科技园创业孵化中心 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的目标距离检测方法。获取检测区域内目标车辆、与目标车辆同向相邻车道中左侧车辆和右侧车辆的行驶图像，作为待分析图像；根据深度学习的神经元网络模型和所述待分析图像，确定在世界坐标系中所述目标车辆的左前轮和右前轮、所述左侧车辆的右后轮、所述右侧车辆的左后轮的着地点；根据所述目标车辆的左前轮与所述左侧车辆的右后轮的着地点，确定所述目标车辆与所述左侧车辆之间的距离，并标记为第一距离；根据所述目标车辆的右前轮与所述右侧车辆的左后轮的着地点，确定所述目标车辆与所述右侧车辆之间的距离，并标记为第二距离。本方法能够针对性对车辆行驶状态进行分析，有利于提高交通安全性。 |
