一种基于YOLOv3-tiny-DB和迁移学习的夜间道路...
公开
摘要
本发明涉及一种基于YOLO v3‑tiny‑DB和迁移学习的夜间道路行人检测方法，属于计算机图像处理技术领域。本发明利用计算机图像处理领域的方法，将夜间图像使用改进的限制对比度直方图均衡算法得到亮度图像，再将原夜间图像和处理后的亮度图像，经过高斯金字塔和拉普拉斯金字塔做融合得到最终图像，原夜间图像和最终图像交叉叠放建立夜间道路行人数据集。并设计全新的YOLO v3‑tiny‑DB行人检测网络，通过YOLO v3‑tiny‑DB网络训练夜间道路行人数据集得到训练权重。最终加载训练权重移植到本地辅助驾驶平台提高夜间道路图像行人识别率。本发明与现有技术相比，增加了车载相机所成图像的显示效果，提高了检测模型对夜间道路行人的识别率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于YOLOv3-tiny-DB和迁移学习的夜间道路行人检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565597A
申请号 ：
CN202210214196.9
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
曾凯沙梦洲沈韬刘英莉陈敏
申请人 ：
昆明理工大学
申请人地址 ：
云南省昆明市五华区学府路253号
代理机构 ：
昆明明润知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王鹏飞
优先权 ：
CN202210214196.9
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T5/40 G06T5/00 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-05-31 ：
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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