基于深度學(xué)習(xí)的危險(xiǎn)品車輛檢測(cè)與識(shí)別方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010758716.3 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開（公告）號(hào) | CN111860690A | 公開（公告）日 | 2020-10-30 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN111860690A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-10-30 |
| 分類號(hào) | G06K9/62(2006.01)I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 李廣;閆滿囤;李忠輝;張倩倩;孫計(jì)山;尹春輝;田森;羅曉瑤;韓二偉;高曼 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 河北交投智能交通技術(shù)有限責(zé)任公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 石家莊輕拓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 河北交投智能交通技術(shù)有限責(zé)任公司 |
| 地址 | 050051河北省石家莊市橋西區(qū)新石北路52號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的危險(xiǎn)品車輛檢測(cè)與識(shí)別方法，涉及公路智能交通技術(shù)與人工智能領(lǐng)域。所述方法包括如下步驟：獲取危險(xiǎn)品車輛樣本圖像，并標(biāo)注樣本圖像中目標(biāo)區(qū)域坐標(biāo)信息和類別；構(gòu)建基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的危險(xiǎn)品車輛標(biāo)識(shí)檢測(cè)與識(shí)別模型，利用采集和標(biāo)注的危險(xiǎn)品車輛樣本訓(xùn)練危險(xiǎn)品車輛標(biāo)識(shí)檢測(cè)與識(shí)別模型；利用危險(xiǎn)品車輛標(biāo)識(shí)檢測(cè)與識(shí)別模型對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別；利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行字符識(shí)別，確定危險(xiǎn)品車輛標(biāo)識(shí)。所述方法能夠提高危險(xiǎn)品車輛識(shí)別的準(zhǔn)確率，可以有效提高高速入口車輛通行效率和高速通行安全性。?? |
