基于自适应多尺度特征融合的路面交通标志检测方法
授权
摘要

本发明公开了一种基于自适应多尺度特征融合的路面交通标志检测方法,用于解决现有路面交通标志检测方法的技术问题。技术方案是将图片分批次输入到深度卷积神经网络中,得到深度卷积特征;感兴趣区域提取网络根据最后一层深度卷积特征计算生成可能包含路面交通标志的区域;将感兴趣区域输入到多层特征提取模块得到每个感兴趣区域对应的多尺度卷积特征;将每一个感兴趣区域的多尺度卷积特征独立地输入到反向连接重加权模块得到最有利于当前感兴趣区域检测的多尺度融合特征;将计算得到的多尺度融合特征输入到边框回归器和类别分类器得到边框坐标和类别信息。由于利用深度卷积神经网络提取多尺度特征,提高了路面交通标志检测的准确性,实用性好。

基本信息
专利标题 :
基于自适应多尺度特征融合的路面交通标志检测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN109753959A
申请号 :
CN201811569820.7
公开(公告)日 :
2019-05-14
申请日 :
2018-12-21
授权号 :
CN109753959B
授权日 :
2022-05-13
发明人 :
袁媛王琦张晓强
申请人 :
西北工业大学
申请人地址 :
陕西省西安市友谊西路127号
代理机构 :
西北工业大学专利中心
代理人 :
王鲜凯
优先权 :
CN201811569820.7
主分类号 :
G06K9/32
IPC分类号 :
G06K9/32  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/20
图像捕获
G06K9/32
图像拾取或图像分布图的对准或中心校正
法律状态
2022-05-13 :
授权
2019-06-07 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/32
申请日 : 20181221
2019-05-14 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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