一种基于深度学习的车辆特征物检测方法
基本信息
| 申请号 | CN201610052980.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN105718912B | 公开（公告）日 | 2018-12-07 |
| 申请公布号 | CN105718912B | 申请公布日 | 2018-12-07 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 尚凌辉;高勇;刘小扬;丁连涛;李军伟 | 申请（专利权）人 | 杭州余杭中小企业转贷服务有限公司 |
| 代理机构 | 杭州奥创知识产权代理有限公司 | 代理人 | 浙江捷尚视觉科技股份有限公司 |
| 地址 | 311121 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路998号7幢东楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于深度学习的车辆特征物检测方法。本发明首先把车窗内所有需要检测的物体都标注出来，设计CNN网络结构。其次通过统计机器学习的方法粗略定位车脸的位置，并对车窗四个点进行定位，得到车窗的位置。结合selective search与edgebox建议框提取方法，得到可能是目标物体的建议框。然后在建议框的基础上进行多尺度缩放得到不同尺度下的待分类区域，利用多分类模型进行分类。最后利用每一物体自有的先验信息进行最后的去误检处理。得到每辆车车窗上的各种特征物类别与坐标。本发明相对传统的图像处理方法来说具有较高的鲁棒性，而且能够一次性检测出车窗内所有感兴趣的物体，且速度比传统学习方法快。 |
