[发明专利]一种基于显著性的交通标志检测方法有效
| 申请号： | 202110718760.6 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113536973B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 张继勇;张钰哲;周晓飞;孙垚棋;颜成钢 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/46;G06V10/80 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于显著性的交通标志检测方法，本发明方提出一种端到端的卷积神经网络模型。本方法针对交通标志检测任务做出优化，提出了一个以基于VGGNet的特征金字塔网络为主干的显著性检测模型。网络在自下而上过程中的不同尺度特征图上提取了图片中的不同层级的信息，并在金字塔网络自上而下通路中进行融合。通过将特征聚合模块添加在自上而下通路中的每个融合操作之前，可以有助于全局引导模块中包含的深层次特征图中的高级语义信息与较浅层次的特征无缝进行融合。通过这两个建立在池化操作上的模块有助于高级语义信息逐步精细，使本网络模型生成的显著性图拥有更加丰富的细节。其结果为一张像素值在[0，1]的灰度图，图中的1表示为交通标志所在区域，0表示为背景区域，成功实现对交通标志的检测任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 显著 交通标志 检测 方法 | ||
【主权项】：
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