公开(公告)号：CN114004980B

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202111308008.0

申请日：2021-11-05

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 庄育锋 ,  马欣雨 ,  王松 ,  胡燕祝

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06V20/54 ,  G06V20/64 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及基于CEMGM‑FE‑FCN的车辆三维尺寸信息提取算法，是一种对二维图片中车辆尺寸进行检测的方法，属于图像处理与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定图像均值；(2)期望最大化；(3)迭代得到最终的CEMGM模型；(4)确定图片背景色；(5)去除阴影遮罩；(6)提取图像特征信息；(7)确定深度估计图像；(8)确定车辆三维尺寸。本发明克服了车辆阴影导致车辆粘连尺寸检测不准确的问题，引入特征金字塔结构，将残差编码模块中提取的多尺度特征图与残差解码模块进行融合，利用高通滤波器提取输入图像的高频信息，有效提取保存RGB图像中的特征，提髙了网络预测性能。提供了一种拥有较高准确率的三维尺寸检测方法。

公开(公告)号：CN114004980A

公开(公告)日：2022-02-01

申请号：CN202111308008.0

申请日：2021-11-05

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 庄育锋 ,  马欣雨 ,  王松 ,  胡燕祝

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及基于CEMGM‑FE‑FCN的车辆三维尺寸信息提取算法，是一种对二维图片中车辆尺寸进行检测的方法，属于图像处理与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定图像均值；(2)期望最大化；(3)迭代得到最终的CEMGM模型；(4)确定图片背景色；(5)去除阴影遮罩；(6)提取图像特征信息；(7)确定深度估计图像；(8)确定车辆三维尺寸。本发明克服了车辆阴影导致车辆粘连尺寸检测不准确的问题，引入特征金字塔结构，将残差编码模块中提取的多尺度特征图与残差解码模块进行融合，利用高通滤波器提取输入图像的高频信息，有效提取保存RGB图像中的特征，提髙了网络预测性能。提供了一种拥有较高准确率的三维尺寸检测方法。