[发明专利]一种基于深度卷积神经网的车辆检测方法在审
| 申请号： | 201610338615.4 | 申请日： | 2016-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN105930855A | 公开（公告）日： | 2016-09-07 |
| 发明（设计）人： | 周智恒;康磊;邝沛江;戴铭;赵汝正 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/60 | 分类号： | G06K9/60;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 罗观祥 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网的车辆检测方法，包括摄像头实时采集路面图片，对图片大小进行归一化；通过选取阈值分割出路面车辆阴影区域；在路面车辆阴影区域，确定车辆候选区域；对卷积神经网络进行训练，然后采用已训练的卷积神经网络识别车辆候选区域，输出检测结果。本发明采用卷积神经网络验证，提高整个系统的实时性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经 车辆 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度卷积神经网的车辆检测方法，其特征在于，包括如下步骤：摄像头实时采集路面图片，对图片大小进行归一化；通过选取阈值分割出路面车辆阴影区域；在路面车辆阴影区域，确定车辆候选区域；对卷积神经网络进行训练，然后采用已训练的卷积神经网络识别车辆候选区域，输出检测结果。
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