[发明专利]一种基于深度学习的航拍车辆检测方法有效
| 申请号： | 201911337526.8 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111178213B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 陈炳才;陈慧;聂冰洋;宁芊;姚念民 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/26;G06V10/84;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 温福雪;侯明远 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的航拍车辆检测方法，步骤如下：构建训练数据集并对数据集中图像的标签信息进行预处理；搭建用于航拍车辆检测的基于深度学习的目标检测网络；基于最大迭代次数，用训练样本对搭建的目标检测网络进行训练，得到训练好的航拍车辆目标检测网络；对航拍图像进行车辆目标检测。在特征提取网络中加入注意力模块。由于卷积运算通过混合跨信道和空间信息来提取图像特征，采用本发明中的注意力模块强调了这两个主要维度上有意义的特征，有效地抑制航拍图像中的复杂噪声背景，提高车辆目标检测的准确率。第二，在基础锚框的选择中加入旋转角度，使得目标检测网络可以检测出航拍车辆目标的旋转角度，得到更加丰富的车辆目标位置信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 航拍 车辆 检测 方法 | ||
【主权项】：
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