[发明专利]一种基于轻量化神经网络的复杂环境下车辆检测方法在审
| 申请号： | 201910089327.3 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109871789A | 公开（公告）日： | 2019-06-11 |
| 发明（设计）人： | 向凯;殷光强;桂铭成;候少麒;李耶 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都其高专利代理事务所(特殊普通合伙) 51244 | 代理人： | 廖曾;贺立中 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量化神经网络的复杂环境下车辆检测方法，包括以下步骤：1）获取样本图像，并对样本图像进行预处理；2）搭建网络并经过输出格式设计、真实框聚类及优化操作后从而完成网络训练；3）网络测试，利用经过网络训练的网络对待检测的样本图像进行检测，并输出检测结果；能够避免过多的重复计算，从而提高了检测速度，并且能够获得更好的车辆识别效果解决了现有基于特征的车辆检测方法在复杂环境中易受光照、天气、遮挡、目标尺度和图像质量等因素影响，效率低下且泛化能力较差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 车辆检测 复杂环境 样本图像 神经网络 网络训练 轻量化 检测 预处理 车辆识别 目标尺度 输出格式 输出检测 网络测试 因素影响 优化操作 重复计算 聚类 遮挡 光照 网络 图像 天气 | ||
【主权项】：
1.一种基于轻量化神经网络的复杂环境下车辆检测方法，其特征在于：包括以下步骤：1)获取样本图像，并对样本图像进行预处理；2)搭建网络并经过输出格式设计、真实框聚类及优化操作后从而完成网络训练；3)网络测试，利用经过网络训练的网络对待检测的样本图像进行检测，并输出检测结果。
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