一種基于深度學(xué)習(xí)的遠(yuǎn)光燈識(shí)別方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202011292620.9 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN112487896A | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-03-12 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN112487896A | 申請(qǐng)公布日 | 2021-03-12 |
| 分類(lèi)號(hào) | B60Q1/14(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 張中;黃俊杰;李安 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 合肥湛達(dá)智能科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 合肥市長(zhǎng)遠(yuǎn)專(zhuān)利代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 程篤慶 |
| 地址 | 230000安徽省合肥市高新區(qū)黃山路602號(hào)國(guó)家大學(xué)科技園創(chuàng)業(yè)孵化中心 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及遠(yuǎn)光燈技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的遠(yuǎn)光燈識(shí)別方法，本發(fā)明提取表征光斑和光暈圖像信息的中心亮度、邊緣對(duì)稱(chēng)性、線性梯度等特征，判斷車(chē)燈類(lèi)別；基于多目標(biāo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車(chē)燈類(lèi)別提取與分類(lèi)，使用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)多任務(wù)學(xué)習(xí)；利用改進(jìn)DBSCAN算法與最小二乘法相結(jié)合對(duì)車(chē)燈類(lèi)別進(jìn)行擬合；預(yù)測(cè)幀間位移極限值以自適應(yīng)生成跟蹤搜索區(qū)域，最優(yōu)化相鄰幀目標(biāo)匹配函數(shù)實(shí)現(xiàn)多車(chē)燈跟蹤；跟蹤遠(yuǎn)光車(chē)燈一定距離后，通過(guò)共線性約束進(jìn)行左右車(chē)燈配對(duì)，完成遠(yuǎn)光燈識(shí)別。避免雜光干擾減少了特征冗余。減少了以往多目標(biāo)跟蹤的復(fù)雜度，同時(shí)單車(chē)燈上下獨(dú)立匹配，不受車(chē)燈改裝的影響。同時(shí)使用深度學(xué)習(xí)算法顯著提高識(shí)別效果。?? |
