基于Ghost卷积特征融合神经网络实时车流量检测系统及方...
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摘要

本发明涉及一种基于Ghost卷积特征融合神经网络实时车流量检测系统及方法,包括:数据预处理模块,用于从拍摄的视频中进行抽帧,得到第一训练集,对所述第一训练集中的目标图像进行标记形成第二训练集,再利用高斯滤波器生成目标图像的密度图,形成第三训练集;网络训练模块,通过所述第三训练集对网络进行训练得到网络模型,其中所述网络包括多个Ghost卷积层;目标信息预测模块,从拍摄的视频中进行抽帧,作为测试图像,将所述测试图像输入至所述网络模型中进行预测,得到测试图像的目标信息。本发明误差小,有利于获得良好的性能。

基本信息
专利标题 :
基于Ghost卷积特征融合神经网络实时车流量检测系统及方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111640101A
申请号 :
CN202010475998.6
公开(公告)日 :
2020-09-08
申请日 :
2020-05-29
授权号 :
CN111640101B
授权日 :
2022-04-29
发明人 :
张莉于厚舜屈蕴茜王邦军孙涌
申请人 :
苏州大学
申请人地址 :
江苏省苏州市吴中区石湖西路188号
代理机构 :
苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
殷海霞
优先权 :
CN202010475998.6
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-04-29 :
授权
2020-10-02 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20200529
2020-09-08 :
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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