公开(公告)号：CN109101908B

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN201810852672.3

申请日：2018-07-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 郑鲲 ,  孙光民 ,  魏孟飞 ,  李沈辉 ,  翁羽

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种驾驶过程感兴趣区域检测方法及装置，涉及视频检测技术领域，该方法利用深度学习方法对训练检测库进行训练，生成第一检测器；基于第一检测器获得第一有用信息，基于第一有用信息进行训练，生成第二检测器；基于驾驶任务驱动的感兴趣区域进行训练，生成第三检测器；基于第三检测器获得第三有用信息，基于第三有用信息进行训练，生成第四检测器；合并第二检测器与第四检测器生成第五检测器。通过融合驾驶任务驱动与道路数据的感兴趣区域检测方法，缓解了驾驶任务驱动模型对视觉信息处理速度相对较慢的问题，解决了道路数据驱动模型不适用于复杂低速路模型的技术问题，提高了无人驾驶及辅助驾驶系统的有效预警，降低事故发生率。

公开(公告)号：CN109101908A

公开(公告)日：2018-12-28

申请号：CN201810852672.3

申请日：2018-07-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 郑鲲 ,  孙光民 ,  魏孟飞 ,  李沈辉 ,  翁羽

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00791 ,  G06K9/3233 ,  G06K9/6256

Abstract: 本发明提供了一种驾驶过程感兴趣区域检测方法及装置，涉及视频检测技术领域，该方法利用深度学习方法对训练检测库进行训练，生成第一检测器；基于第一检测器获得第一有用信息，基于第一有用信息进行训练，生成第二检测器；基于驾驶任务驱动的感兴趣区域进行训练，生成第三检测器；基于第三检测器获得第三有用信息，基于第三有用信息进行训练，生成第四检测器；合并第二检测器与第四检测器生成第五检测器。通过融合驾驶任务驱动与道路数据的感兴趣区域检测方法，缓解了驾驶任务驱动模型对视觉信息处理速度相对较慢的问题，解决了道路数据驱动模型不适用于复杂低速路模型的技术问题，提高了无人驾驶及辅助驾驶系统的有效预警，降低事故发生率。

公开(公告)号：CN108960199A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810852732.1

申请日：2018-07-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 郑鲲 ,  魏孟飞 ,  崔金岭 ,  李沈辉 ,  翁羽

IPC: G06K9/00

CPC classification number: G06K9/00369 ,  G06K9/00791 ,  G06K2209/21

Abstract: 本发明提供了一种目标行人检测方法、装置及电子设备，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括获取车辆当前前方视角的环境图像；通过预先建立的行人检测模型，提取出环境图像中的行人；根据预先设定的行人与车速的对应关系，从行人中筛选出与车辆的当前车速对应的目标行人。本发明提供的上述方法能够有针对性地筛选目标行人，从而有效地辅助司机驾驶，以提升用户体验。