一种基于卷积神经网络的行车视频障碍物实时监测算法
基本信息
| 申请号 | CN202010668546.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111881784A | 公开（公告）日 | 2020-11-03 |
| 申请公布号 | CN111881784A | 申请公布日 | 2020-11-03 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 金文;岑翼刚;张琳娜;万晴;邓社军;姚佼;杜春旺;巩云静 | 申请（专利权）人 | 江苏金海星导航科技有限公司 |
| 代理机构 | 南京中高专利代理有限公司 | 代理人 | 江苏金海星导航科技有限公司 |
| 地址 | 212000江苏省镇江市京口区宗泽路60号3楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及实时监测领域，且公开了一种基于卷积神经网络的行车视频障碍物实时监测算法，该算法能为后续移植到移动平台上、产品化奠定好相应的基础。算法能有效提高障碍物检测的实时性及准确性，使其便于移植到硬件，实现低功耗下的实时目标准确检测与识别。算法基于16层的VGG卷积神经网络，所述的卷积神经网络输入图像大小为200200，通过多个卷积层、池化层和激活层后连接两个定位损失函数和两个分类损失函数。 |
