[发明专利]车窗定位方法、系统、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810210217.3 | 申请日： | 2018-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN108428248B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 陈燕娟;张安发;黑光月;陈曲;周延培;张剑;覃明贵;刘向荣;侯文雷;李俊;周胜 | 申请（专利权）人： | 苏州科达科技股份有限公司;广西警察学院 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T7/60;G06T7/11;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海隆天律师事务所 31282 | 代理人： | 臧云霄;夏彬 |
| 地址： | 215011 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种车窗定位方法、系统、设备及存储介质，方法包括：将检测车窗区域图像输入第一级卷积神经网络，得到各个特征点的坐标值；根据各个特征点的坐标值，从检测车窗区域图像中裁剪得到各个特征点对应的检测特征点区域图像，将检测特征点区域图像输入第二级卷积神经网络，得到各个特征点的修正坐标值，据此确定车窗位置。本发明通过在初步确定的车窗区域中使用级联的卷积神经网络定位出车窗的四个角点位置，从而检测出准确的车窗位置；相较于传统方法而言提高了目标的检测率，且相比于其他类型的检测神经网络而言，节约了检测时间，在实际产品应用中占有绝对的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 车窗 定位 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种车窗定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S100：将待检测车窗区域图像输入第一级卷积神经网络，得到输出的各个特征点的坐标值，其中，所述第一级卷积神经网络为预先根据多个训练车窗区域图像和其中已知的多个特征点的坐标值训练得到的神经网络模型；S200：根据各个特征点的坐标值，从待检测车窗区域图像中裁剪得到各个特征点对应的待检测特征点区域图像，输入第二级卷积神经网络，得到输出的各个特征点的修正坐标值，其中，所述第二级卷积神经网络为根据各个特征点对应的训练特征点区域图像和其中已知的特征点的坐标值训练得到的神经网络模型；S300：根据各个特征点的修正坐标值确定车窗的位置。
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