[发明专利]嵌入式设备中基于深度学习的交通标志检测方法及系统有效
| 申请号： | 202010634897.9 | 申请日： | 2020-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN111767878B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 汤淑明;闫志峰;朱海兵;顿海洋 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能计算机视觉领域，具体涉及一种嵌入式设备中基于深度学习的交通标志检测方法及系统、装置，旨在解决现有检测方法在嵌入式设备中运行时无法兼顾检测精度与效率的问题。本发明包括：通过改进的特征提取网络提取输入图像的浅层特征图；通过辅助卷积网络将浅层特征图生成不同尺度的深层特征图；通过特征融合网络融合浅层特征与深层特征；通过改进的分类检测器结合非极大值抑制，获取在原输入图像上显示的交通标示的类别和检测框。本发明通过轻量级的MobileNet提取浅层特征，通过辅助网络提取深层特征，融合浅层特征与深层特征进行分类检测，在保证检测精度的基础上大大提升了检测效率，在运算能力有限的嵌入式设备中也能取得很好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 嵌入式 设备 基于 深度 学习 交通标志 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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