[发明专利]一种基于CenterNet的用于交通场景的目标检测方法在审
| 申请号： | 202111382211.2 | 申请日： | 2021-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN116152772A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 赵奉奎;周爱博;张涌;吕立亚;李冰林 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V20/56;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210037 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于CenterNet的用于交通场景的目标检测方法。所述交通场景的目标检测方法，包括以下步骤：步骤一、数据采集，数据集分为训练集和测试集，利用标注框标注训练集中的每一张图片的每一个目标，获得训练集图像中每一个目标的位置、类别信息；步骤二、对训练集图像进行预处理；步骤三、改进ResNet50主干特征网络模型，优化目标检测网络模型；步骤四、训练卷积神经网络，得到最终权重和训练完的卷积神经网络；步骤五、将步骤一中标注框标注的训练集图像作为卷积神经网络的输入，将步骤四中训练完成的权重作为预测模型的输入，得到预测结构，最后对比分析模型的最终预测结果，评估模型参数。本发明通过优化改进Centernet目标检测网络模型，有效地提高了该目标检测算法的检测性能，使其更好地满足复杂多样的交通场景的工况要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 centernet 用于 交通 场景 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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