[发明专利]基于深度学习的信号灯检测方法在审
申请号: | 201811222953.7 | 申请日: | 2018-10-19 |
公开(公告)号: | CN109299704A | 公开(公告)日: | 2019-02-01 |
发明(设计)人: | 朱健立;于宏志;王景彬;张龙龙 | 申请(专利权)人: | 天津天地人和企业管理咨询有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 天津滨海科纬知识产权代理有限公司 12211 | 代理人: | 戴文仪 |
地址: | 300384 天津市滨海新区高新区*** | 国省代码: | 天津;12 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提出一种基于深度学习的信号灯检测方法,包括建立模型、建立训练样本集、信号灯检测、检测结果校验,所述模型为包含了5个线性融合层,每个线性融合层分别位于VGG16中池化层与位于池化层前一层的卷积层之间,每个线性融合层的输入为,上一层卷积层的输出和上一池化层的输出,其中第一个线性融合层的输入为上一层卷积层的输出的模型的输入,线性融合时两个输入的融合比例为1:1。训练样本集包括全时段红、黄、绿三种颜色信号灯的真实照片,信号灯的形状包括数字灯、箭头灯、圆形灯、条带灯。模型训练过程中,检测区域通过人工设定,检测区域的高、宽为3W*4H,其中W、H为指定类型信号灯的宽和高。 | ||
搜索关键词: | 线性融合 信号灯检测 信号灯 池化 卷积 训练样本集 检测区域 输出 模型训练过程 检测结果 建立模型 三种颜色 校验 箭头灯 数字灯 圆形灯 条带 融合 学习 | ||
【主权项】:
1.一种基于深度学习的信号灯检测方法,包括建立模型、建立训练样本集、信号灯检测、检测结果校验,其特征在于,所述模型为包含了5个线性融合层,每个线性融合层分别位于VGG16中池化层与位于池化层前一层的卷积层之间,每个线性融合层的输入为,上一层卷积层的输出和上一池化层的输出,其中第一个线性融合层的输入为上一层卷积层的输出的模型的输入,线性融合时两个输入的融合比例为1:1。
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