[发明专利]一种杂乱环境下改进的YOLOv2物体检测方法在审
| 申请号： | 201810564643.7 | 申请日： | 2018-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN109033939A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 魏国亮;余玉琴;蔡晨 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 陆惠中;王永伟 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 物体检测 物体边界 输出检测 杂乱环境 三维坐标信息 交集 计算目标 模型检测 目标物体 边界框 检测 减小 摄像机 改进 输出 保证 图片 | ||
【权利要求书】：
1.一种杂乱环境下改进的YOLOv2物体检测方法，使用YOLOv2物体检测模型检测物体，输出检测物体边界框的长和宽，其特征在于，所述输出的长和宽分别缩小K1和K2倍，所述K1＝1.47，所述K2＝1.0612。
2.根据权利要求1所述的杂乱环境下改进的YOLOv2物体检测方法，其特征在于，所述YOLOv2模型的搭建过程包括以下步骤：
S1，使用图像采集设备，采集N类物体的图片，每类物体有M张图片(M≥200)；
S2，使用软件标出M×N张图片中各类物体的类别和边界框；
S3，每类物体随机选取0.8×M张图片作为训练集，随机选取0.2×M张图片作为测试集；
S4，使用训练集训练YOLOv2模型，使用测试集测试YOLOv2模型，得到含有模型参数的YOLOv2物体检测模型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海理工大学，未经上海理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810564643.7/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
