[发明专利]一种基于Car-Det网络模型的车辆检测方法及装置有效
| 申请号： | 202210373395.4 | 申请日： | 2022-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN114882449B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 高尚兵;张秦涛;刘宇;张莹莹;胡序洋;李杰;李少凡;刘步实;任珂;张海艳;汪长春 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06V20/54;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 223003 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Car‑Det网络模型的车辆检测方法及装置，Car‑Det网络模型包括RcNet主干特征提取模块，HNet加强特征提取模块以及YoloHead目标检测模块。检测方法的具体步骤为：将待检测的图像或视频输入到特征提取模块中得到图像的多尺度特征，将所得的多尺度特征统一为中间尺度后，计算它们的平均特征，并通过空间通道注意力模块对特征进行加强，最后将其叠加到原本多尺度特征的每一层，使用YoloHead目标检测模块定位图中的目标物体。本发明通过使用深度可分离卷积，通道注意力机制以及残差思想构建主干网络，大幅减少参数量，通过HNet加强特征提取模块和YoloHead目标检测模块提高了检测目标的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 car det 网络 模型 车辆 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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