[发明专利]一种基于深度学习的车辆检测方法在审
| 申请号： | 201811322079.4 | 申请日： | 2018-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN109829469A | 公开（公告）日： | 2019-05-31 |
| 发明（设计）人： | 漆进;史鹏;张通 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的车辆检测方法。该方法包括:构建训练集与验证集；对训练集进行数据扩增；构造车辆检测网络；对车辆检测网络进行训练与预测。本发明的基于深度学习的车辆检测方法充分考虑了应用场景天气的多样性和车型的复杂性，使用基于resnet101的faster‑rcnn网络，因此，既保证了车辆检测的速度也提高了车辆检测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 车辆检测 训练集 应用场景 准确度 网络 验证集 构建 扩增 学习 车型 多样性 天气 预测 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)获取过去所搜集到的车辆数据，并做好人工标注，按照9:1的比例划分为检测模型的训练集和验证集；步骤2)对上述训练集进行数据扩增，形成新的训练集；步骤3)构造基于resnet101的faster‑rcnn检测网络，主要包括特征提取网络、rpn网络、ROI Pooling层；步骤4)将上述检测网络使用训练集进行模型训练，并选出在验证集表现最优的模型；步骤5)将待测图像送入上述选出的模型进行预测，得到车辆对应的位置和概率。
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