[发明专利]一种基于深度学习的信号平面图信号机识别方法及系统在审
| 申请号： | 202111267400.5 | 申请日： | 2021-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN114445285A | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 王腾飞;徐宗奇;李智宇;刘志明;邓杨;王峰;方晓君;焦志全;欧阳圣平;毛伟栋;徐立涛 | 申请（专利权）人： | 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/20;G06T7/11;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京知联天下知识产权代理事务所(普通合伙) 11594 | 代理人： | 韩艺珠;张迎新 |
| 地址： | 100070 北京市丰台区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的信号平面图信号机识别方法及系统，方法包括：获取待识别的信号平面图；采用信号机识别网络识别所述信号平面图中的信号机；所述信号机识别网络为基于YOLOv5‑s的神经网络。本发明的基于深度学习的信号平面图信号机识别方法及系统以YOLOv5‑s网络为基础，提出适合于信号平面图的Signal‑Net识别网络，能够对大分辨率图纸中的信号机目标进行精确检测。保证网络对信号机的识别精度的同时，模型参数量适中，满足在边缘计算设备上的实时运行的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 信号 平面图 信号机 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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