[发明专利]基于卷积神经网络的高架识别辅助定位方法在审
| 申请号： | 202010105293.5 | 申请日： | 2020-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN111310675A | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 韩晗;姚吉顺;宁波;郭鑫 | 申请（专利权）人： | 上海赛可出行科技服务有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01S19/48;G01S19/50 |
| 代理公司： | 上海宝鼎专利代理有限公司 31222 | 代理人： | 龚峥嵘 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新区中国（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卷积神经网络的高架识别辅助定位方法，包括如下步骤：S1：组建卷积神经网络，采集高架相关的数据集；S2：将数据集输入卷积神经网络进行训练，获取卷积神经网络的参数；S3：通过GPS初步确认当前位置在高架附近；S4：触发图像采集，对当前场景进行图像数据的采集；S5：将采集后的图像数据输入卷积神经网络进行推理计算，分析判断当前场景的具体位置。本发明在GPS定位出车辆在高架桥附近时，通过卷积神经网络自动识别出车辆具体位置，从而进行车辆定位修正；卷积神经网络采用基于单张图片的视觉算法，对图片数量及画质要求低；准确度高，鲁棒性好；成本低，实用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 识别 辅助 定位 方法 | ||
【主权项】：
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