[发明专利]目标姿态检测系统及其检测方法在审
| 申请号： | 201910543059.8 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110414337A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 吴文劼;陈琦;栗工;王潍;杨猛;解博 | 申请（专利权）人： | 联创汽车电子有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海浦一知识产权代理有限公司 31211 | 代理人： | 焦天雷 |
| 地址： | 201206 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习单目视觉神经网络目标姿态检测方法，包括：姿态真值预处理，目标姿态检测，目标姿态损失优化，目标包围框及姿态预测，目标姿态解析，目标姿态偏置角获取，目标姿态视角修正获取，形成最终目标姿态。本发明还公开了一种基于深度学习单目视觉神经网络目标姿态检测系统。本发明将卷积层提取出的特征向量进行全连后，利用三角函数将得到的参数归一化后和原有的目标包围框参数整合成一个损失函数进行优化，使得神经网络收敛。本发明提高了智能驾驶环境感知系统对周围环境信息获取的鲁棒性,为后融合提供了高精度了目标姿态属性。 | ||
| 搜索关键词： | 目标姿态 神经网络 单目视觉 检测系统 包围框 检测 预处理 环境感知系统 目标姿态解析 周围环境信息 参数归一化 参数整合 三角函数 损失函数 特征向量 智能驾驶 姿态预测 鲁棒性 偏置角 原有的 卷积 优化 收敛 视角 修正 融合 学习 | ||
【主权项】：
1.一种目标姿态检测系统，基于深度学习单目视觉神经网络，基础目标识别神经网络检测过程中加入用于检测目标姿态的检测层，其特征在于，包括：神经网络训练模块和目标姿态检测模块；所述神经网络训练模块，对神经网络目标姿态真值进行预处理，获得目标姿态在内的目标处理值，进行姿态损失优化后获得优化后神经网络；所述目标姿态检测模块，利用优化后神经网络获得目标包围框和目标类别，计算获得目标姿态预测解析值和目标姿态视角修正值，并根据目标姿态预测解析值和目标姿态视角修正值形成最终目标姿态值。
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