一种基于深度学习的路面障碍物智能识别设备
基本信息
| 申请号 | CN202110387417.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113111773A | 公开（公告）日 | 2021-07-13 |
| 申请公布号 | CN113111773A | 申请公布日 | 2021-07-13 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06K9/34（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 孟祥涛;陈庆村;李新亮;王德印;彭洪啸;焦双健;童贤存;李洪珍;刘晓珑;邱友义 | 申请（专利权）人 | 山东沂蒙交通发展集团有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 276000山东省临沂市兰山区海关路79号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的路面障碍物智能识别设备，其特征在于包括图像获取部件、图像输送增强去杂部件、基于深度学习的障碍物分级部件、基于深度学习方法的障碍物动静态判定部件、基于深度学习方法的障碍物预警部件，智能识别是基于深度学习理论的模型对预处理后的视频图像信息进行障碍物的识别判定，最终实现障碍物的分级和动静态判定；本发明具有费用低、实时性强、有科技含量、成为了智慧公路的重要组成部分等优点，提高了道路障碍物识别和管理的智能化水平，并显著提高道路安全性能和服务水平以及应急处置能力。 |
