基本信息:
- 专利标题： 一种基于深度学习的车辆检测与识别的方法
- 申请号：CN202010347978.0 申请日：2020-04-28
- 公开(公告)号：CN111582339B 公开(公告)日：2023-07-25
- 发明人： 樊宽刚 , 李娜 , 陈宇航 , 杨杰 , 杨斌
- 申请人： 江西理工大学
- 申请人地址： 江西省赣州市红旗大道86号
- 专利权人： 江西理工大学
- 当前专利权人： 江西理工大学
- 当前专利权人地址： 江西省赣州市红旗大道86号
- 代理机构： 北京科亿知识产权代理事务所
- 代理人： 汤东凤
- 主分类号： G06V10/774
- IPC分类号： G06V10/774 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于深度学习的车辆检测与识别的方法，包括如下步骤：S1、采集原始车辆图片数据；S2、制作原始训练数据集；S3、对步骤S2得到的原始训练数据集进行数据增强，形成最终训练数据集；S4、对Faster RCNN网络模型进行改进；S5、利用步骤S3得到的最终训练数据集对步骤S4得到的改进后的Faster RCNN网络模型进行训练；S6、把需要检测的车辆图像输入训练后的预测模型中，得到车辆检测结果。本发明通过对深度学习算法Faster RCNN进行了改进，构建新的目标检测方法，实现更加准确地检测出目标。
公开/授权文献:
- CN111582339A 一种基于深度学习的车辆检测与识别的方法 公开/授权日：2020-08-25