一種基于深度學(xué)習(xí)的交通圖像多類型車輛檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201610397819.5 申請日 -
公開（公告）號 CN106096531B 公開（公告）日 2019-06-14
申請公布號 CN106096531B 申請公布日 2019-06-14
分類號 G06K9/00（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 程鵬 申請（專利權(quán)）人 安徽省云力信息技術(shù)有限公司
代理機構(gòu) 合肥天明專利事務(wù)所（普通合伙） 代理人 安徽省云力信息技術(shù)有限公司
地址 230088 安徽省合肥市高新區(qū)科學(xué)大道79號科園創(chuàng)業(yè)中心2號樓406室
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)的交通圖像多類型車輛檢測方法，首先將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征與區(qū)域生成算法結(jié)合起來，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層同時實現(xiàn)了區(qū)域生成與區(qū)域判定兩個過程，然后使用背景模型進行針對特定場景的離散序列圖像的運動區(qū)域判定為區(qū)域生成提供了額外的參考依據(jù)，并結(jié)合車輛檢測結(jié)果對背景模型進行了分情況的更新修正，此外，還提出了網(wǎng)絡(luò)模型壓縮方案進行模型參數(shù)與計算時間的縮減，并提出了新的基于分組誤差計算的檢測結(jié)果優(yōu)化手段替換常規(guī)的非極大值抑制方案，提高總體的檢測精度。