[发明专利]一种基于深度学习的实时判断叉车行驶位置的方法有效
| 申请号： | 201911293772.8 | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN111161558B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 李庆利;宗艳宁;尹金涛;盛标胜 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G08G1/123 | 分类号： | G08G1/123;H04N7/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的实时判断叉车行驶位置的方法，包括以下步骤：用标注工具在叉车监控图片中画出应行驶的区域；将叉车监控视频第1帧输入到目标检测网络，检测该帧中的叉车，输出叉车在图片中的边框,并判断叉车是否在规定的区域内行驶；将叉车监控视频第1至9帧中的前后两帧分别输入到的无监督目标跟踪网络，在第2至9帧对第1帧中已检测出的叉车进行跟踪，输出叉车在图片中的边框,并判断所述已跟踪到的叉车是否在规定的区域内行驶。本发明充分利用目标检测和无监督目标跟踪算法，目标跟踪网络使用前向跟踪和后向跟踪，计算一致性损失值调整卷积神经网络参数，提高实时跟踪的准确率。使用无监督网络，减少人工标注的投入。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 实时 判断 叉车 行驶 位置 方法 | ||
【主权项】：
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