[发明专利]一种特征图深度融合的人车目标检测方法有效
| 申请号： | 201911055857.2 | 申请日： | 2019-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN111008562B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 魏运;高国飞;陈明钿;郑宣传 | 申请（专利权）人： | 北京城建设计发展集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 100034 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种针对行人与车辆的特征图深度融合的人车目标检测方法，实现对行人与车辆目标的实时检测。现有的目标检测方法，在受到背景、天气等因素的影响下，检测的效果表现不好，特征难以被充分提取，使得漏检和误检较为严重。针对以上问题,本发明提出了能够针对真实道路场景和地铁行人进行人车目标检测,且准确率和速度较以往检测方法有所提升的高效检测网络DF‑Net。本发明首先利用行人与车辆数据库设计并训练深度学习网络，基础网络由不同尺寸的卷积层和最大池化层组成，在这个基础上对特征金字塔顶层的特征图进行上采样并与底层特征图进行通道合并，将深层和浅层的信息深度融合，提高特征图信息的有效利用进而提高模型检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 特征 深度 融合 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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