[发明专利]一种基于卷积神经网络的前车检测与测距方法在审
| 申请号： | 202110248160.8 | 申请日： | 2021-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN113111707A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 王劲夫;黄阳捡;韩晗 | 申请（专利权）人： | 上海赛可出行科技服务有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200131 上海市浦东新区自由贸*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的前车检测与测距方法，该方法包括以下步骤：先对先验数据集使用聚类算法筛选出最可能的车辆边框，再利用卷积神经网络提取图像的纹理特征，将不同尺寸的边框分配给合适的特征图，优化分类误差与位置偏差共同构成的损失产生模型，利用生成的模型检测前车位置。本发明使得分类过程更加准确，在回归计算目标准确位置时最大程度提高了优化效率与检测精度，此外还利用霍夫变换检测车道线位置计算消失点，对于前方车辆结合其在图像空间的位置信息与相机内外参数，推导出其在现实空间与本车的真实距离。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 前车 检测 测距 方法 | ||
【主权项】：
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