一种交通目标识别方法及系统
公开
摘要
本发明涉及一种交通目标识别方法及系统，涉及图像识别领域，包括：采用弱监督深度卷积神经网络对无标注图像特征提取，将获得的检测结果作为伪检测标注，基于伪检测标注与采用选择性搜索方法对无标注图像提取的多个候选框的并交比，将并交比作为对应候选框的得分，构建区域得分标注集合，采用区域得分标注集合训练得到区域评估网络，训练基于区域评估网络的目标检测网络，以目标检测网中区域生成网络输出的候选框的得分的平均分对预测位置和伪检测标注的损失函数进行加权，从而进行损失优化和网络更新，获得训练好的目标检测网络，实现了采用非检测框的标注的数据集训练深度神经网络的方法，提高了目标检测模型的训练效率。
基本信息
专利标题 ：
一种交通目标识别方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627437A
申请号 ：
CN202210525592.3
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-05-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张超万亚东
申请人 ：
科大天工智能装备技术（天津）有限公司;北京科技大学
申请人地址 ：
天津市东丽区华明高新技术产业区华丰路6号G座1号楼
代理机构 ：
北京高沃律师事务所
代理人 ：
韩雪梅
优先权 ：
CN202210525592.3
主分类号 ：
G06V20/54
IPC分类号 ：
G06V20/54 G06V10/40 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-14 ：
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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