[发明专利]车辆检测方法、装置及监控设备在审
| 申请号： | 201810752103.1 | 申请日： | 2018-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN110705338A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 吕梦姣 | 申请（专利权）人： | 浙江宇视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11371 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 邓超 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道江陵路*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种车辆检测方法、装置及监控设备。首先，获取训练样本集和测试样本集，并对初始训练模型的网络结构进行配置，得到配置后的初始训练模型。接着，从预先配置的ImageNet数据集中选择预设数量类数据集对配置后的初始训练模型中的分类网络进行预训练，得到预训练结果。而后，从预训练结果中选取分类准确率最高的分类模型作为预训练模型，并基于训练样本集对预训练模型进行训练，得到目标检测模型。由此，本申请能够大大提升车辆检出率，具有较强的场景适应性及鲁棒性，同时大大减小了车辆检测模型大小，减少了检测时间。 | ||
| 搜索关键词： | 训练模型 训练样本集 车辆检测 训练结果 配置 测试样本集 分类准确率 分类模型 分类网络 监控设备 目标检测 数据集中 网络结构 预先配置 检出率 鲁棒性 数据集 减小 预设 申请 场景 检测 | ||
【主权项】：
1.一种车辆检测方法，其特征在于，应用于监控设备，所述方法包括：/n获取经筛选后的样本集，所述样本集包括训练样本集；/n对初始训练模型的网络结构进行配置，得到配置后的初始训练模型；/n从预先配置的ImageNet数据集中选择预设数量类数据集对所述配置后的初始训练模型中的分类网络进行预训练，得到预训练结果，所述预训练结果包括基于各类数据集训练得到的对应的分类模型和对应的分类准确率；/n从所述预训练结果中选取分类准确率最高的分类模型作为预训练模型，并基于所述训练样本集对所述预训练模型进行迁移训练，得到目标检测模型。/n
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