[发明专利]基于度量学习与SSD网络的畸变行车视频车辆检测方法在审
| 申请号： | 201910454189.4 | 申请日： | 2019-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN110276268A | 公开（公告）日： | 2019-09-24 |
| 发明（设计）人： | 金文;岑翼刚;张琳娜;万晴 | 申请（专利权）人： | 江苏金海星导航科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京中高专利代理有限公司 32333 | 代理人： | 祝进 |
| 地址： | 212000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于度量学习与SSD网络的畸变行车视频车辆检测方法；该方法结合度量学习与SSD算法来对畸变行车视频中的车辆进行检测；首先，通过迁移学习方法将算法在公开车辆数据库中学习到的参数迁移到畸变车辆数据库中，以防止过拟合；其次，结合度量学习方法建立前景与背景信息之间的度量，使得提取的前景特征与背景特征差异更大，减少漏检和误检的现象；最后，本发明使用多尺度重叠分块池化（SOPP）的分块池化策略取代金字塔池化，以取得更加鲁棒的特征图池化。本发明可以准确的对畸变行车视频中的车辆进行检测定位，在不同光照、不同道路等场景下均能保持稳定的检测结果；运行效率高，可以满足实时性要求；且硬件成本低，易于在高级辅助驾驶系统中推广，具有良好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 畸变 度量 池化 行车 视频车辆检测 车辆数据库 学习 分块 视频 迁移 辅助驾驶系统 实时性要求 背景特征 背景信息 检测结果 硬件成本 运行效率 多尺度 特征图 检测 漏检 鲁棒 拟合 算法 误检 金字塔 光照 网络 场景 应用 | ||
【主权项】：
1.基于度量学习与SSD网络的畸变行车视频车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取ImageNet、KITTI、COCO数据集中的车辆数据，制作车辆数据库B；根据录制的20段不同路段场景下的畸变行车视频，制作畸变车辆数据库A：步骤2：搭建基于度量学习和SSD算法(MLSSD)的深度学习网络框架；步骤3：MLSSD算法的训练过程。
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